4. Model- based geostatistics
“Descripción cuantitativa de
variables naturales que se
distribuyen en el espacio o en el
espacio y el tiempo”
Chilès y Delfiner (1999)
5. Model - Based Geostatistics
Patricio Alcota
Director de Ingeniería en Geomensura
Universidad de Antofagasta
Mediadores culturales
8. Proceso traductológico
Análisis textual relevante
Factores externos
¿Quién?
¿A quién?
¿Para qué?
¿Dónde?
¿Cuándo?
¿A través de que medio?
9. Proceso traductológico
Factores internos
¿Acerca de qué?
¿Qué?
¿Qué elementos no verbales posee el texto?
𝑆 = 𝑛−1
𝑖=1
𝑛
𝑆𝑖.
¿Qué tipo de oraciones tiene el texto?
10. Enfoque funcionalista
Justa Hottz –Manttaäri: Traducción como acción
Katherina Reiss: Tipologías textuales
Christianne Nord: Análisis textual enfocado a la
traducción
Meta
Propósito
Función
Intención
11. Teoría del Escopos
Hans Vermeer
Escopos = finalidad – propósito
Propósito general
Propósito comunicativo
Propósito centrado en los procedimientos de
traducción
12. Enfoque semántico y comunicativo
según Newmark
Traducción semántica Traducción comunicativa
Centrada en el autor Centrada en el lector
Orientada hacia la semántica y la
sintáctica
Orientada hacia el efecto, no se
siguen las características del T.O
Fiel, más literal Fiel, más libre
Informativa Eficaz
Menos elegante, más detallada,
más compleja, más corta.
Fácil lectura, más natural, más
armónica, más simple, más clara,
directa, adaptada al registro del
lenguaje.
13. Características del Texto científico
Claridad
Precisión
Verificabilidad
Universalidad
Objetividad
14. Errores típicos en una traducción científica
- Anglicismos en la adjetivación
- Abuso de los adverbios terminados en –mente
- Empleo de frases demasiado largas
- Uso incorrecto de los gerundios
- Notación incorrecta de los decimales
- Conversión de las unidades de medida
- Equivalencia de siglas
- Orden incorrecto de la sintaxis
- Supresión de los artículos
- Abuso de la voz pasiva
16. Procedimientos de traducción
2.- Préstamo
“In this model, the link function is the logit, and the
responses 𝑌𝑖 represent the outcomes of
conditionally independent Bernoulli trials
with 𝑃 𝑌𝑖 = 1 𝑆 ∙ = 𝑝(𝑥𝑖) ,where, in the stationary
case…”
“En este modelo, la función de enlace es la función
logit, y las respuestas 𝑌𝑖 representan los resultados
de los ensayos de Bernoulli independientes
condicionales con 𝑃 𝑌𝑖 = 1 𝑆 ∙ = 𝑝(𝑥𝑖), donde, en el
caso estacionario…”
17. Procedimientos de traducción
3.- Equivalencia
Note firstly that if the model for Y includes a nugget
effect, with nugget variance τ2, we can represent Y as
Y = μ + S + τT where μ = E[Y ], T = (T1, .., Tn) is a set of
mutually independent N(0, 1) random variables, …
Note primero que, si el modelo para 𝒀 incluye un
efecto de pepita, con varianza de pepita 𝝉𝟐, se puede
representar 𝒀 como 𝒀 = 𝝁 + 𝑺 + 𝝉𝑻
donde
𝝁 = 𝑬 𝒀 , 𝑻 = 𝑻𝟏,. . ., 𝑻𝟐) es un conjunto de variables
aleatorias 𝑵 𝟎, 𝟏 independientes entre sí, …
18. Procedimientos de traducción
4.- Adaptación
“Log-Gaussian processes exhibit, to a greater or lesser
extent depending on the values of the model
parameters, asymmetric behaviour with local patches
of values close to zero, interspersed with relatively
sharp peaks”.
“El proceso log-Gaussiano exhibe, en un grado mayor
o menor dependiendo de los valores de los parámetros
de modelo, un comportamiento asimétrico con
caminos locales de valores cercano a cero, intercalado
con puntos máximos de manera relativa”.
19. Procedimientos de traducción
5.- Modulación
Our experience has been that only rarely will the
resulting interval unequivocally exclude all of our
“readily interpretable” values of λ.
En la práctica solo rara vez el intervalo resultante de
seguro excluirá todos los valores “fáciles de
interpretar” de ⋋.
20. Procedimientos de traducción
6.- Transposición
Constructing the profile likelihood for ⋋ is
computationally demanding for large data-sets.
La construcción de la verosimilitud de perfil para ⋋
es computacionalmente demandante para los
grandes conjuntos de datos.
21. Procedimientos de traducción
7.- Traducción literal
“Figure 3.4 shows simulated two-dimensional
realisations of Gaussian processes whose
correlation functions are Matérn with κ = 0.5 and
κ = 2.5”
“La figura 3.4 indica realizaciones bidimensionales
simuladas de un proceso Gaussiano cuyas funciones
de correlaciones son Matérn con 𝑘 = 0.5 y 𝑘 = 2.5”