Palabras que construyen mundos narrativos: ¿son los conceptos ficcionales o <i>irrealia</i> solo nombres propios?
Bibliographic record
Abstract
A pesar de que la bibliografía académica ha dedicado buena parte de sus esfuerzos a la traducción literaria, llama la atención la escasez de estudios en el ámbito de la traductología sobre la caracterización discursiva y léxica de las unidades que hacen referencia a conceptos ficcionales. Es frecuente encontrar denominaciones como «nombres propios» o «neologismos», no del todo compatibles con las definiciones que aporta la filosofía del lenguaje o la lingüística para designar estas unidades. Por tanto, este estudio pretende tratar de determinar si pueden considerarse exclusivamente «nombres» o «nombres propios» de la ficción, con vistas a identificar si los irrealia pueden presentarse en forma de otras categorías léxicas. A partir de las tres principales obras narrativas de J. R. R. Tolkien ( The Hobbit , The Lord of the Rings y The Silmarillion ), que ofrecen una muestra de 3343 irrealia diferentes, llevaremos a cabo un análisis de las categorías léxicas utilizadas para denominar los conceptos ficcionales, tanto en las obras originales como en sus traducciones al español y al francés, para poder determinar si es posible asociarlas únicamente con nombres propios o si, por el contrario, pueden encontrarse otras categorías léxicas.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".