La importancia de la normalización terminológica: el caso de Quebec: análisis de la situación sociolingüística quebequense y estudio terminológico en el ámbito especializado del IoT
Bibliographic record
Abstract
La declaración de la política lingüística de la Charte de la langue française de 1977 supuso para el pueblo quebequense el punto final de una profunda crisis lingüística de más de tres siglos de duración. En los últimos cuarenta años, son numerosos los avances que se han realizado en Quebec en materia lingüística y terminológica gracias a la Ley 101, pues el francés ha conseguido hacer frente a la supremacía de la lengua inglesa y adquirir un papel preponderante en la sociedad. En el presente trabajo se realiza un estudio sobre la importancia que reviste la normalización en la terminología de una lengua. Para lograr este objetivo, se elabora en primer lugar un contexto histórico-social del pueblo quebequense para después centrarse en su realidad sociolingüística. Posteriormente, se compara el caso quebequense con el caso español, donde la normalización terminológica no ha sido objeto de un análisis exhaustivo por parte de las instituciones. Los resultados obtenidos en el estudio indican la indudable trascendencia que reviste la actuación en la terminología del francés en Quebec y cómo su ejemplo podría constituir un modelo de referencia para organizar la terminología del español.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".