El lenguaje de las revistas femeninas españolas: la (no) traducción como ideología
Bibliographic record
Abstract
Le langage est un phénomène typiquement humain : c’est principalement pour cette raison qu’il est associé au pouvoir. Lié à la vie par son essence, il est un phénomène par lequel il nous est donné de grandir, d’établir des relations interpersonnelles, de négocier, d’aimer et de haïr. Le langage et l’utilisation que nous en faisons sont particulièrement intéressants à une époque comme la nôtre, caractérisée par la globalisation et la prolifération de discours prônant l’homogénéisation. L’objectif du présent article est d’analyser les particularités langagières des traductions de textes du domaine de la mode et de la commercialisation de produits dans des revues féminines en espagnol. Dans ce type de texte, on remarque que bon nombre de mots anglais ou français demeurent intraduits. Or, en réalité, ces mots intraduits sont déjà des traductions, car le fait de les lire en anglais ou en français suscite chez le lectorat des réactions particulières qu’il n’aurait pas éprouvées si ces mots avaient été traduits, en castillan dans ce cas.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".