Metaphor in the specialized language of pain : a Spanish-Portuguese Glossary
Bibliographic record
Abstract
A presente tese tem como objeto de estudo as metáforas especializadas na linguagem da dor. Lakoff e Johnson (1980), mediante a observação e análise de expressões metafóricas concluem que estas estão presentes no nosso cotidiano e nos auxiliam a compreender e nomear diversas experiências abstratas em termos concretos, como DISCUSSÃO É GUERRA. Dessa forma, a metáfora abandona o espaço de figura de linguagem para o de elemento constitutivo do pensamento e nessa nova perspectiva teórica ocorre uma conciliação de dois polos: o da experiência perceptiva que realiza a transformação do concreto, e seus componentes espaciais, em abstrato, instaurando o pensamento metafórico. Este estudo discute como metáforas conceptuais estruturam conceitos da linguagem de especialidade da dor, para tanto, a fundamentação teórica se baseia na Teoria da Metáfora Conceptual de Lakoff e Johnson (1980, 1987, 1999), na Teoria Sociocognitiva da Terminologia (TST) de Temermman (2000, 2004) e da Socioterminologia (Sager, 1995; Faulstich, 1995, 2010). Os instrumentos de coleta de dados utilizados foram dois: uma entrevista semiestruturada e o questionário de termos de dor de McGill aplicados a 13 migrantes venezuelanos na cidade de Brasília/DF. Os resultados assinalaram muitas ocorrências metafóricas, revelando-nos que a metáfora está presente na maneira como as pessoas comuns nomeiam suas experiências com a dor, e, não usam os termos técnicos. Portanto, este trabalho, de natureza qualitativa, estabelece uma ponte entre o léxico geral e o léxico especializado, sintoma e dor integram a área da saúde e pertencem à linguagem especializada, mas quando o paciente fala da sua dor, recorre ao léxico de uso corrente em sua comunidade linguística, por exemplo: dolor como latidos (esp.) / dor latejante (port.); sensación de hormigueo (esp.) /sensação de formigamento (port.). Concluímos que os termos metafóricos utilizados pelas entrevistadas apresentam uma aproximação com as metáforas Ontológicas da Teoria da Metáfora Conceptual, visto que é uma maneira de representar experiências corporais mediante objetos e substâncias. O produto final desta pesquisa foi a compilação de um Glossário de termos da dor /Glos-Dor, para sua elaboração nos baseamos nos pressupostos teóricos de Faulstich (1995), Carvalho (2001) e Welker (2004), considerando o público menos especializado, no caso desta pesquisa, migrantes hispanos. Esta ferramenta bilíngue tem o intuito de contribuir para que o diálogo entre profissionais da saúde brasileiros e pacientes migrantes seja mais eficaz, humano e fluido.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".