Bibliographic record
Abstract
El procesamiento automático del lenguaje natural y, en particular, la traducción automática tienen enorme potencial para el español y otras lenguas españolas. Los poderes públicos desde hace una década han fijado los objetivos de las políticas en inteligencia artificial (IA) y lenguas, dotados ahora con más de 1.100 millones de euros en los Proyectos Estratégicos para la Recuperación y Transformación Económica (PERTE) “Nueva Economía de la Lengua”. Es clave la generación (pública) de infraestructuras, recursos, bases y, sobre todo, corpus lingüísticos que alimentan a la IA y otras tecnologías lingüísticas desarrolladas especialmente por el sector privado. El Derecho de la UE tiende hacia la flexibilidad y apertura de estos recursos lingüísticos. No obstante, desde el régimen de propiedad intelectual y el de reutilización de datos, no hay obligación de abrir y poner a disposición estos recursos, sino que los promotores tienen el derecho sui géneris a que no se pueda hacer minería de datos u otros procesados sin su autorización. Se critica la insuficiente regulación. Sobre esta base, es clave la elección de licencias permisivas, como las del ecosistema Meta-Share, de potencial proyección a los corpus españoles. Finalmente, se exponen los elementos clave en la planificación y adopción de modelos de explotación y sostenibilidad de los recursos lingüísticos en España.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
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".