Semejanzas y diferencias entre el francés de Francia y el de Canadá (Quebec) en la terminología médica : el caso del cáncer de mama
Bibliographic record
Abstract
El francés es una lengua que se utiliza hoy en día habitualmente para comunicarse de forma oral y escrita en distintos ámbitos, entre ellos el sanitario, por millones de personas no sólo en Francia sino también en otros países como por ejemplo Canadá, especialmente en Quebec. El objetivo principal de este trabajo es realizar un estudio comparativo que muestre las semejanzas y diferencias del lenguaje médico, en concreto el que se refiere al cáncer de mama entre estos dos países. Para ello me he basado en veinte documentos, diez de cada país y he elaborado un glosario terminológico. La hipótesis inicial es que a priori no debería de haber muchas diferencias debido principalmente al alcance que tiene hoy en día la globalización. Para confirmar esta idea he realizado en primer lugar una parte teórica que muestra la importancia de la terminología y las peculiaridades del lenguaje médico. Posteriormente he analizado muchos de los términos incluidos en el glosario teniendo por supuesto en cuenta a qué país pertenecían. Los resultados que se desprenden del mismo vienen a confirmar la hipótesis planteada concluyendo que en la gran mayoría de las ocasiones se utilizan los mismos términos en ambos países y que la posible influencia del inglés en los utilizados en Quebec es mínima.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".