Bibliographic record
Abstract
Si tienes en tus manos este libro o estás leyendo esta sinopsis, seguramente estás haciéndolo por uno de estos dos motivos: o eres especialista en el ámbito en el que se enmarca esta publicación (bien sea desde la academia, la empresa o la Administración) o el título te ha llamado poderosamente la atención. Sea por un motivo u otro, la realidad es que, por el momento, es difícil encontrar juntos los términos «lenguaje claro», «tecnología» y «Administración». Si eres especialista en el ámbito, conoces bien su significado. En este caso, lo que te aportará el contenido de los diferentes capítulos de este libro son aproximaciones y estudios novedosos en los que se establecen sinergias entre esos tres términos. Si simplemente has sentido curiosidad al ver conceptos tan diferentes en el título, comprobarás que en los diferentes capítulos se explican y ejemplifican con detalle estos conceptos de manera gradual, antes de abordar las sinergias entre ellos. Verás también que se abordan temas relacionados con la lingüística computacional y el discurso, el lenguaje claro en español y en inglés, los corpus textuales, los géneros textuales del ámbito de la Administración, la fraseología, la variación terminológica, el software de redacción asistida arText claro, la evaluación de la comprensión y de la percepción de claridad… Tengas el perfil que tengas, esperamos poder aportarte conocimiento relevante y que disfrutes del libro.
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 | 0.008 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".