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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10495/2984
Título : Traitment des sigles dans le dictionnaire d'abrégements on line Acronym Finder
Autor : Giraldo Ortiz, John Jairo
Palabras clave : Abreviaciones
Diccionarios en línea
Internet
Siglas
Terminología
Abbreviations
Initialisms
Online dictionary
Terminology
Fecha de publicación : 2008
Editorial : Universidad de Antioquia, Escuela de Idiomas
Citación : Giraldo, J. (2008). Traitment des sigles dans le dictionnaire d'abrégements on line Acronym Finder. Revista Interamericana de Bibliotecología, 31(2), 101–117.
Resumen: La siglación, vista como un fenómeno de reducción léxica, se considera con frecuencia como un obstáculo para la comprensión de los textos, en particular por parte de los legos y los profesionales en formación. Sin embargo, es un fenómeno cada vez más frecuente en todas las lenguas de especialidad (telecomunicaciones, informática, medicina, bioquímica, economía, etc.). Como resultado de esta proliferación, han aparecido en los últimos años diccionarios en línea para almacenar la gran cantidad de abreviaciones tanto de la lengua general como de las lenguas de especialidad (e.g.: Acronym Finder, Acronym Server, Wiley InterScience, Acronyma, AbbreviationZ, Siglas, etc.). Todos estos recursos utilizan a menudo la web como corpus para buscar las formas de reducción léxica. Antes han existido otras clases de recursos más populares que no debemos perder de vista; es decir, los diccionarios de siglas publicados en papel, por ejemplo, Alvar (1983), Martínez de Sousa (1984), Carton (1987), Pugh (1987), Bonk (2003), etc. Este artículo tiene por objetivo general determinar el tratamiento que se da a las abreviaciones en el diccionario en línea Acronym Finder, puesto que se ha constatado una falta de información en estas unidades. Nuestro objetivo específico consiste en establecer un modelo de ficha para el almacenamiento y la descripción de los diferentes tipos de reducción léxica, es decir, las siglas, los acrónimos las abreviaturas, etc. Este estudio se divide en tres partes, a saber: introducción, metodología y análisis y resultados. En lo que respecta a la metodología, hemos descrito Acronym Finder. Posteriormente, hemos analizado su microestructura. Se discuten los resultados, que muestran la información terminográfica presente o no en esta obra. Por último, se presentan las conclusiones de este trabajo y se propone un modelo de ficha destinado a la recolección y almacenamiento de este tipo de unidades en formato electrónico.
Abstract : Initialisms, seen as a lexical reduction phenomenon, are frequently considered an obstacle to reading comprehension, in particular for laymen and undergraduate students. However, it is a phenomenon more and more frequent in all LSP (telecommunications, computer science, medicine, biochemistry, and economics, just to mention a few). As a result of this proliferation, online dictionaries have come out during the last years in order to store the great amount of abbreviations both in general language and specialized language, e.g.: Acronym Finder, Acronym Server, Wiley InterScience, Acronyma, AbbreviationZ, Siglas, etc. All these resources frequently use the web as a corpus to search the lexical reduction forms. Other type of resources have come out before, which we also should keep in mind, i.e., those dictionaries published in paper, e.g.: Alvar (1983), Martínez de Sousa (1984), Carton (1987), Pugh (1987), Bonk (2003), etc. The main goal of this paper is to determine the management of abbreviations in the online dictionary Acronym Finder, since a lack of information about these units has been detected. The specific goal is to establish an entry record model to store and describe the different types of lexical reduction; that is, initialisms, acronyms, abbreviations, etc. This work is divided into three parts, namely: introduction, methodology, and analysis and results. With regard to methodology, Acronym Finder has been described. Then, its macrostructure has been analyzed. Results that show the present or absent terminological information in this dictionary are discussed. Finally, conclusions are presented and an entry data model to gather and store lexical reduction units in online dictionaries is proposed.
Grupo de INV. : TNT - Grupo de Investigación en Traducción y Nuevas Tecnologías
URI : http://hdl.handle.net/10495/2984
ISSN : 01200976
Aparece en las colecciones: Escuela de Idiomas

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