Análisis del paisaje lingüístico en un centro de Educación Secundaria: un camino hacia la aceptación de la diversidad lingüística
Bibliographic record
Abstract
Esta investigación pretende aportar, a través del análisis del paisaje lingüístico, un camino hacia la diversidad lingüística, la convivencia integradora de lenguas y el plurilingüismo. Basándonos en el marco de la ecología lingüística, el objetivo del presente trabajo es doble. Por una parte, analizar el paisaje lingüístico de un centro público de Navarra y la relación que existe entre las lenguas del mismo (legitimación, deslegitimación o invisibilización de lenguas; y paisaje lingüístico asimilador, integrador o segregador). Por otra parte, implicar al alumnado en el análisis del paisaje lingüístico del centro y observar si esto mejora sus actitudes lingüísticas hacia todas las lenguas y si desarrolla su capacidad crítica a las relaciones existentes entre las mismas. Nuestros datos indican que en algunas expresiones se invisibilizan lenguas o se priorizan otras; en algunos casos, se tiende a la asimilación hacia el castellano. Es indispensable definir políticas lingüísticas referentes al paisaje lingüístico de los centros.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".