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Record W4404414219 · doi:10.5507/ro.2024.016

Paremiology at the end of the first quarter of the 21st century

2024· article· en· W4404414219 on OpenAlexaboutno aff
Julia Sevilla Muñoz, Elisa Rubio-García

Bibliographic record

VenueRomanica Olomucensia · 2024
Typearticle
Languageen
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Cultural Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQuarter (Canadian coin)HistoryArchaeology

Abstract

fetched live from OpenAlex

La paremiología a finales del primer cuarto del siglo XXILa revista Romanica Olomucensia publica en este número monográfico un elenco de trabajos enmarcados en la paremiología, entendida como la disciplina lingüística que estudia las paremias o enunciados breves y sentenciosos (como los refranes, las frases proverbiales, los proverbios, los aforismos...).Nacida en el siglo XX, mucho después que la paremiografía 1 , la paremiología, tras una etapa de desarrollo, conoce en la actualidad un periodo de consolidación.Sin embargo, no todos los lingüistas la reconocen como una disciplina científica y, para bastantes fraseólogos, 2 las paremias son objeto de estudio de la fraseología.Por eso, se alude a la fraseología en sentido amplio o en sentido estricto, en función de que el estudio de las paremias se encuentre dentro o fuera de la fraseología (Corpas Pastor 1996).En estas páginas nos adentramos en la paremiología en tanto que disciplina lingüística paralela a la fraseología que estudia las unidades lingüísticas estables denominadas «paremias».Para comprender mejor el estado de la paremiología a finales del primer cuarto del siglo XXI, conviene retroceder en el tiempo.Desde la Edad Media hasta nuestros días, un tipo de unidades lingüísticas caracterizadas por la brevedad y el mensaje sentencioso ha ido transmitiéndose por tradición oral, de padres a hijos, de abuelos a nietos.Nos referimos principalmente a los refranes y las frases proverbiales, portadores de la sabiduría popular en enunciados fáciles de memorizar, como se aprecia en estos ejemplos 3 existentes en las lenguas romances: El hábito no hace al monje (español)Rasa nu te face călugăr (rumano) O hábito non fai ao monxe (gallego) L'habit ne fait pas le moine (francés) L'hàbit no fa el monjo (catalán) L'abito non fa il monaco (italiano) O hábito não faz o monge (portugués) 1 La disciplina lingüística dedicada a la recopilación y conservación de las paremias.2 Entendemos por «fraseología» la disciplina lingüística dedicada al estudio de los fraseologismos (colocaciones, locuciones, compuestos sintagmáticos...).La fraseografía se encarga de la recopilación y conservación de estas unidades lingüísticas estables.3 Aquí y en adelante, la fuente de consulta es el Refranero multilingüe (J.Sevilla Muñoz y Zurdo Ruiz-Ayúcar 2009), citada como RM. la principal causa de que los refranes meteorológicos y temporales ofrezcan una imagen que no corresponde con la realidad.Esto suele provocar hoy día la incomprensión de muchos

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.060

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0070.010
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.217
Teacher spread0.198 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreReview

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".

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Published2024
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