Traducir Metadiscurso: Un análisis explicativo de los problemas en el trabajo de los estudiantes
Bibliographic record
Abstract
Entre los aspectos de la teoría y el análisis del discurso que todavía deben ser estudiados con mayor profundidad, se encuentra el del metadiscurso, que Hyland define como los medios que utiliza el autor para hacer referencia a sí mismo, al texto o al lector, con el fin de organizar el contenido proposicional del texto, de ayudar al lector a comprender el texto y de persuadir al lector que acepte sus argumentos. El metadiscurso hace parte integral de las herramientas retóricas de las que dispone el autor de un texto. En este artículo, son presentados los diversos elementos metadiscursivos para, seguidamente, analizar la manera como ciertos estudiantes tradujeron (o no) muchos de estos elementos en el marco de trabajos de traducción. Inspirándose en ciertas teorías de la traducción, el autor hace visibles lagunas importantes en el nivel de la traducción del metadiscurso y propone, para solucionarlas, algunas explicaciones provisionales desde la perspectiva de la formación universitaria.
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 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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".