El discurso en el contexto de la interacción personal y con el entorno en literatura
Bibliographic record
Abstract
El estudio del discurso en diversas disciplinas suele ignorar muchos de los aspectos no verbales de la interacción personal y con el entorno –en cuyo ámbito se desarrolla nuestro hablar (en términos de lo que ocurre dentro y alrededor del discurso mismo)–, para empezar, desdeñando en él lo que no ha ocurrido como algo meramente incidental, contextual o marginal. Este trabajo, además de intentar corregir esa lamentable y empobrecedora realidad, muestra cómo el investigador, en un análisis experimental u observacional del discurso, o como estudioso de la literatura, se beneficiaría enormemente del prácticamente inexhaustible tesoro de material ilustrativo que ofrecen las literaturas creativas de las distintas culturas. Para ello se resumen brevemente una serie de perspectivas metodológicas necesarias en el estudio de las interacciones en general, identificando: los componentes personales y extrapersonales en el desarrollo de un encuentro, tanto cara a cara como con cuanto nos rodea; nuestra percepción sensorial y cómo las asociaciones sinestésicas fisiopsicológicas funcionan también como componentes del encuentro; los elementos sensibles e inteligibles que funcionan independientemente o en complejos dobles o múltiples; los calificadores de las actividades y no-actividades interactivas; y cómo los componentes de la interacción se relacionan con otros precedentes, simultáneos o siguientes, todo lo cual enriquece el estudio del discurso, siempre verbal-no verbal.
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".