Aproximaciones a la traducción desde una perspectiva lingüística
Bibliographic record
Abstract
Este capítulo se propone realizar una indagación didáctica sobre diversas problemáticas de la traducción y específicamente aborda las relaciones entre lingüística y traducción desde dos perspectivas: la de los paradigmas gramaticales que han impuesto distintos modelos de interpretación y producción textual (y no siempre en diferentes momentos, sino que a veces se han superpuesto) y la de los niveles de análisis, que ofrecen los recursos para estudiar el discurso a través de las propiedades que le dan cohesión, coherencia y congruencia. De esta indagación surge que el rol de la Lingüística no es excluyente ya que hay fenómenos propios de la traducción que la trascienden. Efectivamente, no basta la consideración de los sistemas formales propios de cada lengua para comprender sus singularidades sino que la consideración del contexto, es decir, de las cuestiones culturales que reflejan las particularidades geográficas, ideológicas, religiosas que la lengua expresa, requieren de la pragmática para interpretarlas. \nHe centrado mi investigación en una revisión desde el español sobre cuestiones que abordan la dicotomía lingüística-traducción y he estructurado la exposición en dos instancias: \n1. La gramática oracional y sus modelos: \n1.1. Paradigma tradicional \n1.2. Paradigma estructural \n1.3. Paradigma generativista \n1.4. Paradigma pragmático \n2. El análisis textual y sus dimensiones: \n2.1. Traducción y Pragmática. Fenómenos de congruencia \n2.2. Traducción y Semántica. Fenómenos de coherencia \n2.3. Traducción y Gramática. Fenómenos de cohesión
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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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".