'Cadas cosas se leen' y 'cadas fantasma hay en la red': La 'pluralización' del cuantificador 'cada' en español actual
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo ofrece una primera descripción del comportamiento del cuantificador cadas –en relación a su forma estándar cada– cuando aparece antepuesto a un sustantivo plural, esto es, a partir de las propiedades formales del elemento que acompaña. Este fenómeno no había sido objeto de estudio previo y debe ponerse en relación con la serie de cuantificadores que presentan concordancia en español actual, ya sea “esperable” (bastantes pesados) ya sea una “falsa pluralización” (realmentes libre), con marcador adverbial -s. Asimismo, analiza los casos en que la marca de plural falta en el nombre que precede a cadas y su comportamiento en relación a los nombres silenciosos, siguiendo para ello el trabajo de Pereira (2018) sobre el portugués de Brasil. En español actual, cada manifiesta marca de plural (-s) en los dos casos mencionados: cadas cosas se leen y cadas fantasma hay en la red. Sin embargo, la propuesta de Pereira no es del todo aplicable a las variedades del español. En efecto, el análisis de los datos obtenidos en la red social Twitter permite ofrecer algunos aspectos de interés tanto a nivel descriptivo como teórico. Desde el punto de vista descriptivo, es posible caracterizar el cuantificador cadas y sus formas complejas (cadas cual, cadas quien, etc.) en relación al comportamiento de la forma estándar. Desde el punto de vista teórico, los datos del español presentan algunas restricciones a la propuesta sobre la pluralización de cada en la variedad del portugués de Brasil (cadas uno).
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".