El impacto sociopolítico del discurso de líderes sordos en Argentina
Bibliographic record
Abstract
Actualmente, la Argentina es el escenario del impacto sociopolítico del discurso político de los líderes Sordos. Desde los 90, en el medio de una de las más dramáticas crisis económicas, los excluidos luchan por encontrar nuevas identidades, y así el discurso político Sordo (DPS) emerge. El discurso de las ciencias sociales y sus prácticas llevan a la legitimación de la Lengua de Señas Argentina (LSA) y los lingüistas funcionamos como investigadores orgánicos. Las personas Sordas empiezan a convertirse en letrados a través del uso de las nuevas tecnologías y fuera de la escuela formal. El propósito de este trabajo es analizar la jerarquización de la información desde la Lingüística Funcional y el Análisis del Discurso en un corpus recolectado en el 2007. El análisis de los temas y los remas mostrará los objetivos y los contenidos que el DPS tira en la arena de la lucha sociopolítica. Hipotetizamos la existencia del Tema del Evento y Rema del Evento que pertenecen a la práctica discursiva que actúa dialécticamente –en términos lacanianos– con la práctica social. Estos dos discursos, líderes Sordos y lingüística, generan una tensión intertextual que intenta fragmentar al discurso dominante.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".