NOMBRES DE VIENTOS EN CATALÁN CONTINENTAL: CREATIVIDAD LÉXICA Y TERRITORIO
Bibliographic record
Abstract
A partir de datos extraídos de fuentes diversas (monografías, atlas lingüísticos como el ALPI y el ALDC, diccionarios como el DCVB), se ofrece una muestra de nombres de vientos del ámbito continental del catalán caracterizados por ofrecer referencias específicas al territorio.Tras un apartado inicial sobre designaciones de tipo general en el dominio lingüístico, se aporta una clasificación de referencias geográficas relativas al entorno, como las que implican topónimos (con los mecanismos de elipsis correspondientes) o las que dotan de una significación añadida a determinados gentilicios.Se contempla asimismo la implicación de referentes orográficos (montañas, estrechos, espacios fluviales, mar), así como otros muchos componentes de la cultura tradicional (la agricultura en particular).La creatividad léxica de estas designaciones se manifiesta a través de recursos como la composición, la metonimia o la personificación.Además, su implicación en numerosos refranes invita a un estudio específico sobre paremiología y meteorología popular.1 Esta contribución se enmarca en el proyecto Variación y cambio lingüístico en catalán: análisis y comparación desde las perspectivas geolingüística y lexicográfica dialectal (GEO-LEX-CAT) (PGC2018-095077-B-C43)
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".