Investigación con corpus cualitativos en los estudios de traducción: el problema de los constructos traductológicos complejos
Bibliographic record
Abstract
En los estudios de traducción e interpretación (ETI), el análisis del texto origen presenta enormes posibilidades (Nord 2005; De la Cova 2017; Szymyslik 2019). Para identificar elementos complejos en el texto para su análisis y sistematización, los ETI plantean interesantes conceptos abstractos y nocionalmente densos, pero que requieren de una operativización metodológica compleja y eminentemente cualitativa, por ejemplo:problema de traducción(Nord 1997/2001; De la Cova 2017; Hurtado 2017), dificultad(Dahl 2004; Dragsted 2004),oerror(O’Brien 2012; Koby, Fieldset al.2014). Los estudios de corpus aplicados a la Traductología tienden a ser cuantitativos (corpus-basedocorpus-driven, según Baker (2006)) o, excepcionalmente, mixtos, y permiten trabajar en un plano textual «manifiesto», reconocible por las herramientas. Sin embargo, los constructos complejos requieren metodologías con corpus esencialmente cualitativas, menos frecuentes por su complejidad. Este trabajo analiza la objetivación fundamentada de estos conceptos complejos para su estudio sistemático. Asimismo, presenta ejemplos de investigación cualitativa con corpus y analiza el potencial investigador de distintas herramientas en este contexto. La transferibilidad metodológica cualitativa centrada en constructos complejos y las metodologías adecuadas para estos contextos, desde la teoría fundamentada (Grounded Theory) y la categorización teóricabottom-up(Strauss y Corbin 1990; Robson 2002; Böhm 2000/2004; Silverman 2011; entre otros) son algunas de las principales conclusiones de este trabajo.
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 | 0.052 | 0.184 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.024 |
| Open science | 0.005 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".