Hacia una aproximación ontológica en los Estudios de Traducción: El caso de José María Arguedas
Bibliographic record
Abstract
El presente artículo propone una reflexión teórica sobre la relación entre traducción y ontología. El denominado giro ontológico en antropología cultural no sólo ha cuestionado la ontología naturalista moderna, que hasta ese momento se había impuesto como universal, sino también el empleo de la noción de cultura y de traducción cultural. La cuestión ontológica, sin embargo, ha sido poco estudiada en términos analíticos en los Estudios de Traducción desde un enfoque interdisciplinario, sobre todo, en referencia a los contextos postcoloniales. Por esta razón, tras ilustrar el debate sobre las nociones de cultura y de traducción cultural en los Estudios de Traducción, este artículo propone el concepto de traducción ontológica, en tanto que mecanismo teórico imprescindible para indagar en aquellos procesos de traducción caracterizados por diferencias que pueden definirse como ontológicas y no sólo culturales. Para analizar el potencial hermenéutico de la traducción ontológica en los Estudios de Traducción, se propone como estudio de caso el del autor bilingüe quechua-castellano José María Arguedas (1911-1969), que como antropólogo, autor y (auto)traductor, reflexionó sobre la complejidad de traducir al castellano la visión del mundo quechua.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".