Pronominal forms of address tú and usted and the phenomenon of ustedeo in a television series from Bogotá (Colombia)
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este trabajo fin de máster fue establecer cuándo, cómo y en qué contextos se usan las formas de tratamiento tú y usted en los fragmentos de la serie bogotana Historia de un Crimen: Colmenares y determinar la presencia del fenómeno del ustedeo en la misma. Los resultados demuestran el predominio del usted entre hombres y el tuteo entre mujeres. En la clase social alta predomina el tú, mientras que en la baja predomina el usted. Los personajes de la clase media intercambian el tú y el usted, dependiendo del sexo/género del interlocutor (el usted entre hombres, el tú con/entre mujeres), la profesión (el usted con los superiores) y la relación con el interlocutor (el tuteo entre padres e hijos). Los personajes de la primera generación intercambian el usted y el tú, mientras que los de la segunda generación utilizan el usted. En las relaciones laborales entre superiores e inferiores el trato recíproco es de usted. Algunos personajes procedentes de la costa atlántica mantienen el tuteo típico de su región, mientras que otros adaptaron su comportamiento lingüístico y se utiliza el usted entre hombres. En lo que se refiere al fenómeno del ustedeo en el seno de familia, este fue encontrado solamente entre hermanos. Los hombres han tratado de usted a sus amigos varones, mientras que han tuteado a sus amigas. Además, las mujeres han utilizado tanto tú como usted con sus amigos/as. Los/-as amigos/-as que se trataban de usted, añadían la forma nominal de confianza: parce, marica. En cuanto al tuteo, este predomina entre parejas, cónyuges y entre padres e hijos. También se han encontrado alternancias en las formas de tratamiento dentro de una conversación. Los personajes que se tutean habitualmente emplean el usted en situaciones de enojo, reproche e inconformidad. Por otra parte, los personajes que habitualmente se tratan de usted, utilizan el tú con ciertos fines instrumentales, como, por ejemplo, para pedir un favor.
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 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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".