¿Qué demonios quieres? Sobre la modificación nominal enfática en (la historia) del español
Bibliographic record
Abstract
Los interrogativos (o palabras-Q) quién, dónde, cómo, cuándo, por qué, qué y cuál pueden verse modificados por nombres como demonios y carajo(s) y actuar en ese contexto como determinantes. Se ha señalado la importancia de este tipo de sustantivos (wh-the-hell, en inglés) para la teoría del movimiento, denominándolos ‘agresivamente no vinculados al discurso’. Desde distintos marcos teóricos se han estudiado estas estructuras, sobre todo en inglés, chino y japonés. Para el español los estudios específicos (gramaticales o léxicos) sobre estas construcciones siguen siendo muy escasos, de ahí la pertinencia de un trabajo que permita conocer mejor el fenómeno y dar cuenta de los casos donde los interrogativos aparecen como modificadores nominales delante de un nombre de naturaleza enfática en (la historia del) español. En este trabajo me detendré en dar a conocer un caso concreto de fraseología (Qué demonios ~ narices ~ carajos ~ puñetas quieres) para mostrar el tipo de nombres enfáticos que pueden aparecer delante de una palabra-Q en español, qué interrogativos son los más utilizados y qué significado léxico adquiere este tipo de construcción en conjunto, como unidad de sintaxis total o parcialmente fija que es.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".