Bibliographic record
Abstract
Las diferentes variedades dialectales de una lengua mantienen relaciones asimétricas. En ocasiones, los hablantes de una variedad estigmatizada tratan de alterar la relación de fuerzas deshaciéndose de su estigma e incrementando su prestigio lingüístico. La traducción constituye uno de los mecanismos que permite elevar la categoría de una variedad estigmatizada: al traducir una obra canonizada hacia la variedad no dominante, se produce una transferencia de capital simbólico desde la obra hacia la lengua de llegada, de manera que esta consigue presentarse como unalengua de cultura. En este trabajo estudiaremos la traducción deLe Petit Princeque Juan Porras ha realizado en una de las hablas andaluzas más estigmatizadas en España. El objetivo de esta traducción es reivindicar esta variedad y presentarla como el reflejo de una identidad andaluza alienada durante siglos por la colonización castellana, según el traductor. Además de describir las características lingüísticas de esta versión, analizaremos las críticas de las que ha sido objeto. Esta recepción tan adversa nos permitirá evaluar el grado de conciencia lingüística que existe actualmente en Andalucía y compararlo con el de otras comunidades de habla que sí han acogido favorablemente este tipo de traducciones reivindicativas de una identidad nacional.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".