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Record W2914782118 · doi:10.7202/1055148ar

Análisis de la función cognitiva de la variación denominativa en la Lexicografía brasileña: patrones conceptuales de variación y distancia semántica entre las variantes1

2018· article· es· W2914782118 on OpenAlexvenueno aff
Lucimara Alves Costa, Sánchez Fernández

Bibliographic record

VenueMeta Journal des traducteurs · 2018
Typearticle
Languagees
FieldArts and Humanities
Topiclinguistics and terminology studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

En este artículo exploramos la función cognitiva de la variación terminológica y, específicamente, su papel en la construcción y transmisión del conocimiento especializado en los textos. Para ello, analizamos la variación denominativa explícita – identificada mediante marcadores discursivos de equivalencia – en un corpus de 300 textos sobre lexicografía escritos en portugués de Brasil. Llevamos a cabo un análisis semántico-cognitivo en dos etapas: primero, analizamos los patrones de especificación conceptual de las variantes (Kageura 2002), lo cual nos permitió describir los distintos puntos de vista sobre los conceptos proporcionados a través de la variación. En segundo lugar, analizamos la distancia semántica entre el término de referencia y las variantes denominativas (Fernández-Silva 2016), lo cual nos permitió cuantificar el grado de informatividad de la variación denominativa. Los resultados mostraron, por un lado, que la variación denominativa refleja el carácter multidimensional de la estructuración conceptual, donde conviven diferentes perspectivas de categorización de un mismo concepto; y por otro, que las variantes denominativas aportan información adicional sobre los conceptos en un 85% de los casos analizados, concretamente información sobre las características internas del concepto y sobre su relación con otros conceptos del ámbito. Este estudio apoya la tesis de que la variación denominativa desempeña una función cognitiva, puesto que permite poner de relieve diferentes aspectos del contenido conceptual y, de este modo, construir una representación enriquecida del conocimiento en los textos.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.680
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.007
Scholarly communication0.0030.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.284
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2018
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