Un Manolito Gafotas modélico: la purificación y corrección en la traducción al inglés de la serie española
Bibliographic record
Abstract
Los libros de la serie española Manolito Gafotas se han traducido a más de veinte lenguas. Una de las traducciones más recientes es la traducción al inglés (2008), publicada catorce años después de que se editara el primer libro de la serie en España. En este trabajo, la traductora al inglés del segundo y tercer tomo de la serie (2009 y 2010, respectivamente) examinará la manera en la que se creó una obra aceptable según los estándares de la culta meta conservadora: los Estados Unidos. Bajo presión de la editorial, se redujeron o eliminaron muchas referencias de los libros originales que se consideraban inapropiadas o una mala influencia para los jóvenes lectores. En este sentido, se minimizaron referencias al alcohol, al tabaco, a la violencia, a las funciones corporales, al comportamiento irrespetuoso, así como menciones de ciertos grupos étnicos y alusiones que se podían interpretar de forma sexual. La autora de este trabajo examinará cómo la versión inglesa se alinea con las tendencias de la literatura infantil en general y reflejan específicamente los valores políticamente correctos asociados con la literatura infantil en los Estados Unidos. La consecuencia más importante de estos cambios es la creación de un nuevo Manolito modélico.
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".