Bibliographic record
Abstract
Este año tuvimos el privilegio de contar con un gran equipo de editores asociados de la Universidad de Western Ontario, quienes estuvieron plenamente comprometidos con el trabajo de edición y publicación en cada una de las etapas.Ha sido especialmente grato haber tenido autores y revisores provenientes de varias partes del mundo, lo cual hace que sus contribuciones como expertos en sus materias correspondientes hagan que la revista continúe con un alto estándar académico en la innovación e investigación que Entrehojas despliega año con año.Quisiéramos agradecer en especial al Departamento de Lenguas y Literaturas Modernas por proveernos con la plataforma para presentar investigación de posgrado en el área de los estudios hispánicos.Este volumen cuenta con ocho artículos y una reseña.Dentro de la disciplina de la Literatura se incluyeron seis artículos con temáticas desde la ficción histórica hasta la autorreferencialidad en el teatro.Los otros dos están en el área de Lingüística con interface con las Humanidades Digitales.Este año, lanzamos la convocatoria con el fin de abrir las puertas a las investigaciones innovadoras que se están generando dentro de las Humanidades Digitales y la respuesta fue favorable en la publicación de dos artículos de temática similar: la investigación lingüística con análisis de datos dentro de los medios sociales como Facebook y Twitter.Esto es indicador de cómo el fenómeno de las redes sociales afectan el lenguaje.En el artículo "¿Qué twiteastes tú? Variation in second person singular preterite -s in Spanish tweets", Chealsea Escalante revisa la variación de una -s no estándar en el lenguaje de Twitter haciendo un análisis exhaustivo para determinar las condiciones en las cuales sucede este fenómeno.
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 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.012 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.061 | 0.035 |
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".