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Sergio Rodríguez Tapia
Este trabajo analiza el grado de especialización textual del discurso médico. Para ello, a partir de los fundamentos discursivistas de la teoría comunicativa de la terminología y de la teoría sociocognitiva de la percepción, se ha analizado una base de datos en Excel que contiene información sobre seis variables, tanto lingüísticas como extralingüísticas (el tipo de texto, laariedad léxica, la reformulación, la densidad terminológica, el papel de los interlocutores y la clase de texto), empleando un método correlacional con enfoque cuantitativo-cualitativo que ha sido complementado con aprendizaje automático. Entre las conclusiones, cabe destacar el papel que desempeña el receptor como condicionante del grado de especialización o la densidad terminológica como principal factor discriminante del grado de especialización.
his paper analyzes the degree of text specialization in medical discourse. To this end, based on the discursive underpinnings of the Communicative Theory of Terminology and the socio-cognitive theory of perception, an Excel database with data on six variables,both linguistic and extra-linguistic (type of text, lexical variety, rewording, terminological density, role of the interlocutors, and text category), was analyzed using a correlational method with a quantitative-qualitative approach, complemented with machine learning. Among the conclusions, it is worth highlighting the role played by the recipient as a conditioning factor of the degree of text specialization, as well as the terminological density as the main discriminating factor of the degree of text specialization.
