Intertextualidad en los textos del antiguo Egipto: un análisis de los “bancos de arena”
Bibliographic record
Abstract
Los textos literarios surgieron en el antiguo Egipto a comienzos de la dinastía XII. Sin embargo algunas metáforas, tópicos y expresiones que son recurrentes en los textos de ficción pertenecen a otros ámbitos narrativos, como los textos de las tumbas o monumentales. El concepto de intertextualidad nos permite analizar cómo los textos literarios dialogan permanentemente con otro tipo de discursos expresivos, cuestionando la autoría individual de los mismos, ya que el texto literario participa y es parte de una textualidad más amplia, interconectada, y sin un único mentor. A través de la expresión Tsw “bancos de arena” analizaremos la relación intertextual de los textos literarios del Reino Medio con las autobiografías del Reino Antiguo y del Primer Periodo Intermedio, y algunos textos religiosos del Reino Nuevo como los Libros del Amduat. De este modo, pondremos en discusión los diferentes significados que la expresión Tsw fue adquiriendo según el contexto textual e histórico en el cual fue expresada. Lo que nos permite concluir que el texto literario se alimenta de la diversidad y narra tópicos que no le pertenecen del todo, es decir, ficcionaliza metáforas, expresiones, ideas y textos que encontramos en narraciones no ficcionales pero que se nutren de sus significados.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".