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Influencia de la cohesión discursiva sobre la comprensión lectora en inglés de artículos de investigación de las Ciencias Agrarias. Estrategias didácticas Lidia Aguirre de Quevedo

Universidad Nacional de Catamarca Secretaría de Ciencia y Tecnología - Editorial Científica Universitaria

ISBN: 978-987-661-009-4

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CAPÍTULO II 2. El estudio de la cohesión en artículos de investigación de las Ciencias Agrarias

2.1.1. La macro estructura y la superestructura como facilitadoras de la comprensión

textual

Es importante distinguir las estructuras que puede adoptar la información. Así,

independientemente del contenido – que representa la macro estructura - si se quiere narrar

un hecho hay que adaptarse a la estructura formal de la narración – la superestructura -, aún

cuando se pueda aportar creatividad en el contenido, alterando o modificando aspectos, sin

que se comprometa su pertenencia a esta clase de textos.

Un elemento fundamental en el análisis del discurso es la ‘estructura esquemática o

superestructura’ la cual incluye los ‘componentes convencionales o categorías’ con su

orden y función característicos (van Dijk, 1997). Así podemos identificar el

‘encabezamiento’ de un informe periodístico, o la ‘conclusión’ de un artículo de

investigación. Estas categorías no explican el contenido sino que más bien determinan si el

discurso está completo y qué información se necesita para cada categoría. Una estructura

esquemática o superestructura indicará la organización convencional que facilita la

comprensión. En este trabajo, si consideramos las categorías que componen un artículo de

investigación, el conocimiento de la superestructura del mismo permitirá advertir qué

información encontrar en cada uno de esos componentes convencionales. La

superestructura funciona para el lector como un esquema de interpretación.

La macro estructura es “la representación semántica global que define el significado de un

texto concebido como un todo único” (Lozano J, 1982: 25). En otras palabras, la macro

estructura puede concebirse como la información semántica - el tema o tópico – que

mediante un proceso cognitivo el lector puede hallar. También el concepto de macro



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estructura es importante en este estudio ya que nos acerca al concepto de cohesión que

definiremos más adelante.

La estructura del texto tiene indicadores esenciales que permiten anticipar la información

que contiene, tanto a nivel superestructura como a nivel macro estructura, porque facilitan

en gran medida la interpretación, por ejemplo por medio de las palabras claves.

2.1.2. El texto. Distinción texto/discurso. Sus elementos

El texto

La motivación para realizar la lectura puede lograrse con una buena selección de los textos

y su análisis constituye una base fundamental para el diseño de actividades de lectura.

El texto según M. C. Martínez (1994) “está formado por proposiciones que se relacionan

entre sí por medio de lazos formales explícitos que ayudan a determinar el significado del

texto”. El texto tiene un significado como acto elocutivo.

La definición de textos que aportan Halliday y Hasan (Davies, 1995:85) es que “…son

caracterizados por la unidad de su estructura y la unidad de su textura”, es decir que “no

son las palabras y las estructuras, las características léxico gramaticales, como tales las que

hacen un texto. Un texto es el producto de las relaciones semánticas en proceso”. Podemos

entonces afirmar que un texto es superior a la suma de las significaciones de las frases que

lo componen. Las expresiones que constituyen el texto exponen algún conocimiento en

forma explícita, mientras que otras manifestaciones del conocimiento pueden quedar

implícitas. El texto es un evento lingüístico comunicativo dentro de un contexto

Distinción texto/discurso

En el texto se pueden identificar las marcas que relacionan la información que se transmite,

ya sean éstas lexicales, gramaticales o macro estructurales. Mientras que el texto transmite



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un mensaje, la organización de dicho texto para transmitir el mensaje constituye el

discurso. Mientras que el texto expresa las proposiciones como actos elocutivos, el discurso

establece el valor de tales preposiciones dentro de una situación social donde converge el

individuo y la sociedad.

La definición de ‘discurso’ ha sido realizada en diferentes disciplinas académicas tales

como la lingüística, la sociología y la filosofía.

Dentro del campo de la lingüística, el discurso tiene dos definiciones destacadas: como

unidad del lenguaje más extensa que la oración, y como lenguaje en uso. Ambas

definiciones son respaldadas por dos paradigmas lingüísticos diferentes – formalista y

funcionalista- respectivamente.

D. Schiffrin (1994) cita a Z. Harris como el primer lingüista que – en una primera mención

del ‘análisis del discurso’ en 1951 – sostiene explícitamente que el discurso es el nivel

inmediato superior en una jerarquía de morfemas, frases y oraciones, adhiriendo con este

enfoque al estructuralismo lingüístico, no sólo por la extensión de la noción de unidad

lingüística a otro nivel, sino también porque esa unidad lingüística depende

metodológicamente de otro análisis estructural para la identificación de los componentes de

un nivel superior. Además, la única estructura posible para el análisis, según el enfoque de

Harris es aquella que puede ser investigada inspeccionando los datos sin tener en cuenta

otros datos tales como los participantes, el contexto o los significados. Para John Sinclair

(en Coulthard, 1998), sin embargo, el estudio del discurso comenzó con la identificación de

‘actos de habla’ realizada por Austin en 1962 en otra rama de la ciencia, la filosofía.

Las definiciones de discurso basadas en el estructuralismo conducen a análisis de

componentes (unidades menores) que tienen relaciones particulares entre sí en un texto y

que pueden ocurrir en un conjunto restringido de adaptaciones a nivel texto.



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Siguiendo la definición de discurso como lenguaje ‘por encima de la oración’, muchos

análisis contemporáneos del discurso ven la oración como la unidad que comprende al

discurso. Sin embargo, la identificación de los componentes estructurales del discurso no es

tarea fácil. Se puede crear la expectativa de que el discurso presenta una estructura análoga

a las oraciones de las cuales está compuesto, lo cual no es garantizado. Según afirma

Schiffrin (1994:27) “los tipos de estructuras identificadas por algunos analistas del discurso

no siempre están constituidos por oraciones, o ciertamente por unidades del lenguaje per se,

por ejemplo los analistas se refieren a estructuras de acción y a estructuras de ‘turno’ (en

lenguaje oral).

Desde la perspectiva funcionalista “el estudio del discurso es el estudio de cualquier

aspecto del uso del lenguaje” (Fasold en Schiffrin, 1994:31). Según esta definición el

discurso no se limita a la descripción de las formas lingüísticas sino que también debe tener

en cuenta los propósitos o funciones que dichas formas tienen para el quehacer humano.

Esta visión presupone que el discurso es interdependiente con la vida social, de manera que

se interconecta con otros significados, actividades y sistemas aparte de los propios del

discurso.

El funcionalismo considera que el discurso es un sistema a través del cual se concretan

funciones específicas. Además, supone una interrelación entre el lenguaje y el contexto que

nos permite afirmar, junto con Schiffrin (1994), que los enfoques funcionalistas ven al

discurso como una forma de expresión que está organizada social y culturalmente.

La distinción entre estructura y función también tiene otros dos aspectos a considerar: las

definiciones estructurales enfocan el texto y tienen una visión de la comunicación más

estrecha que las funcionales; y las definiciones funcionales enfocan el contexto y dan

mayor prioridad al rol del código en la comunicación. Este enfoque sobre el texto y el

contexto amplía el campo del análisis del discurso porque el contexto puede ser muy vasto

y puede definirse de distintas maneras, por ejemplo situaciones sociales, constructos

culturales o identidades de los participantes. Además, la relación texto-contexto depende



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también de las relaciones que se suponen entre el lenguaje y el contexto cuando este último

se identifica con cultura, sociedad o interacción. Sin embargo, referirse al lenguaje “en” (o

“y”) el contexto (Schiffrin, 1994:42) supone relaciones tácitas entre dos sistemas diferentes,

y su autonomía o predominio sobre el otro puede interferir o inmiscuirse en la propia

naturaleza de uno u otro sistema.

También Teun van Dijk (1997) considera que es difícil definir el discurso. Aparte de las

definiciones del sentido común – formas de expresarse como “el discurso del Presidente”, o

el lenguaje y las ideas o filosofías de algún grupo de pensadores, por ejemplo “el discurso

del neoliberalismo”- los analistas del discurso concuerdan con que éste es una forma de

‘uso del lenguaje’ incluyendo en este concepto quién lo usa, cómo, por qué y cuándo.

Además, el discurso es ‘comunicación de creencias’ (cognición) y es ‘interacción’ en

situaciones sociales. Una característica del discurso que abarca algunos de estos aspectos

funcionales es que la gente usa el lenguaje para comunicar ideas o creencias, o para

expresar emociones y lo hace como parte de eventos sociales más complejos tales como

una lección para la clase, una entrevista de negocios o cuando lee o escribe un informe.

Teniendo en cuenta estas tres dimensiones del discurso, se entiende la razón por la cual

diferentes disciplinas están comprometidas en el estudio del discurso - la lingüística por su

interés en el lenguaje y su uso; la psicología porque se refiere a las creencias y emociones y

cómo estas se comunican; y las ciencias sociales por su análisis de las interacciones en

situaciones sociales. El estudio del discurso integra las dimensiones brindando no

solamente descripciones de la influencia e interacción de unas sobre otras, sino que también

proporciona teorías que explican las relaciones entre dichas dimensiones.

Si bien muchos analistas del discurso enfocan el lenguaje oral, es importante incluir

también los textos escritos en el concepto de discurso. En los textos, al igual que en una

conversación, también hay ‘usuarios’ – autores, lectores – que interactúan en un contexto.



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Elementos del discurso

Un enfoque teórico del discurso implica una descripción explícita de los diferentes

elementos que lo componen. En el caso del discurso oral, el análisis de manifestaciones

observables, tales como sonidos – pronunciación, énfasis, entonación, volumen- y la

actividad no-verbal – gestos, posiciones del cuerpo, proximidad, aplausos – ayuda a

interpretar el significado y las funciones del discurso en las interacciones cara a cara.

Por otra parte, el discurso escrito define un conjunto de tipos de discurso tan amplio como

artículos periodísticos, artículos científicos o de divulgación, novelas, libros de texto,

propaganda, cada uno de los cuales define conjuntos o clases de discurso diferentes –

géneros - conocidos y usados como tales por los usuarios del lenguaje. John Swales en su

libro Genre Analysis (1990) habla de géneros como las propiedades de las comunidades del

discurso, aquellas redes socio retóricas que se forman para trabajar hacia objetivos

comunes. Eggins y Martin (en van Dijk, 1997) afirman que “diferentes géneros son

diferentes maneras de usar el lenguaje para lograr diferentes tareas establecidas

culturalmente; y los textos son los que logran diferentes propósitos en la cultura” (mi

traducción). En el análisis del género, el procedimiento principal es relacionar las

estructuras esquemáticas con su expresión lingüística, es decir asociadas a diversas

características gramaticales y lexicales (Eggins, 1994:42).

A diferencia de los lingüistas tradicionales, los analistas del discurso van más allá de los

límites de la oración considerando más bien cómo las oraciones circundantes influyen en

ellas delimitando o ampliando sus funciones. Uno de los aspectos más estudiados en la

sintaxis del discurso es la forma en que la oración indica la distribución de la información a

través del discurso. Así por ejemplo, podemos referirnos a una persona por un nombre

propio y más adelante identificar a la misma con un pronombre solamente (por ejemplo: él,

ese autor). Es decir, que la estructura de las oraciones no es independiente del resto del

discurso o el contexto.



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Aparte de la forma, también la información suministrada por las otras oraciones necesita ser

integrada al estudio del discurso. Dicha información incluye nociones tales como a qué o

quién se refieren, el conocimiento que presuponen en el receptor, o cuál es su foco de

atención - nociones que pertenecen al campo semántico. En semántica, el término para

definir el significado de la oración o frase completa es ‘proposición’, la cual indica la

relatividad del discurso al marcar el hecho de que las proposiciones están influenciadas por

las proposiciones previas en el texto. Cada una de las proposiciones – en un análisis a nivel

micro17 – y el discurso en su totalidad – en un análisis a nivel macro18 – explican la

significación del mensaje a través de su ‘coherencia’. (Ver definición en 2.3.1. del

presente estudio).

Otra noción particularmente importante para identificar la funcionalidad de las

proposiciones es la ‘referencia’ que permite relacionar situaciones o hechos según el emisor

del mensaje y su conocimiento usando diferentes expresiones – referentes discursivos –

dependiendo del conocimiento que se presupone tiene el receptor.

2.1.3. El discurso y los textos científicos

En el contexto universitario, los miembros de la comunidad académica deben leer trabajos

científicos escritos en idioma inglés para acceder a la información más actualizada en su

campo específico de conocimiento. Generalmente, dichos trabajos muestran una

organización discursiva eficaz para presentar la información de manera apropiada. Para

ello, todo escritor científico introduce sus ideas y las repite o las enfatiza según sirvan a su

propósito específico. El lenguaje científico tiene sus particularidades, es decir, su discurso

es distinto al utilizado para escribir, por ejemplo, un cuento o una carta a un amigo. El tipo

de discurso a emplear es determinado en este caso por el objetivo propuesto para la

17 En un análisis a nivel micro las relaciones son funcionales, es decir, una proposición puede funcionar como una especificación o generalización, una ilustración o contraste con respecto a una proposición previa. (van Dijk, 1997) 18 En un análisis a nivel macro el tópico o tema del discurso resulta de crucial importancia para detectar la “unidad” del discurso, esencial para la comunicación. (van Dijk, 1997)



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transmisión del mensaje, el contexto en que se emite y el tipo de interlocutor a quién se

dirige el emisor. La selección de determinado discurso para el análisis que sea accesible

para el no-especialista resulta una opción tentadora para el docente que maneja el idioma

pero no el área temática específica. Sin embargo, es mucho más probable que el estudiante

de disciplinas tecnológicas tenga que leer textos auténticos y altamente especializados.

El discurso escrito en inglés en general es objeto de análisis desde diferentes perspectivas

tales como, sus características lexicales y gramaticales (Halliday, 1985; Martín,

Matthiessen & Painter, 1997), como así también sus distintas configuraciones para expresar

géneros científicos particulares, por ejemplo, disertaciones, tesis, artículos de investigación

(Dudley Evans, 1994; Swales, 1990). Muchos lingüistas, en particular, han tomado como

objeto de estudio la organización de textos desde el punto de vista del género científico

(Barber, 1962, 1985; Er, 1993) y también desde la perspectiva gramatical (Gosden, 1992;

Whittaker, 1995).

2.2. El artículo de investigación de Ciencias Agrarias como tipo de texto

Antes de analizar los artículos de investigación como textos en los cuales el lenguaje es

funcional realizando alguna actividad en un contexto, debemos explicar la diferencia entre

texto y clases de textos. Es aquí donde nos encontramos con diferentes definiciones de

‘género’. Para Martin (en Davies, 1995:91), género es “una actividad en etapas, orientada

hacia un fin, con un propósito, en la cual los hablantes (o escritores) se comprometen como

miembros de nuestra cultura”. Swales (1990) define el género como una clase de eventos

comunicativos, entendiendo que en todo evento comunicativo el lenguaje cumple un rol

indispensable. Para que los eventos comunicativos se conviertan en género deben compartir

un conjunto de propósitos comunicativos antes que similitud en la forma. Los ejemplos de

género varían en cuanto algunos son más prototípicos que otros, según si su propósito

comunicativo es más o menos propio de un determinado género. Hay también límites en

cuanto a las contribuciones posibles con respecto a contenido, posición y forma porque las

convenciones que determinan el género evolucionan constantemente, pueden ser desafiadas



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pero siempre ejercen influencia. Además, la nomenclatura para el género en una comunidad

del discurso es una fuente importante de percepción de la naturaleza del mismo; por

ejemplo, que un artículo sea de investigación y no de divulgación es esencial para

determinar el grado de conocimiento y experiencia en cada caso.

2.2.1. Sus características

En las ciencias agronómicas, como en otras comunidades de discurso, sus miembros

comparten determinadas características como las que propone John Swales (1990:24-27):

o Objetivos comunes ampliamente aceptados.

o Mecanismos de intercomunicación entre sus miembros

o Mecanismos participativos principalmente para brindar información

y retroalimentación.

o Utilización y posesión de uno o más géneros discursivos para la

promoción de sus objetivos.

o Adquisición de un léxico específico.

o Nivel crítico de miembros con un grado apropiado de experiencia

discursiva y contenido relevante.

2.2.2. Elementos que lo componen

En su libro Genre Análisis, Swales incluye la siguiente representación de la organización de

un AI:



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(Hill et al., 1982 en Swales, 1990))

Los AI realizan una transición del campo general o contexto del experimento al

experimento específico puntualizando la falta de adecuación en la investigación previa que

motiva el experimento actual. La sección Procedimiento de este diagrama coincide con las

secciones Método y Resultados, mientras que la sección Discusión realiza el camino

inverso a la Introducción pasando de lo específico a las implicancias más amplias.

La superestructura del AI – introducción, métodos, resultados, discusión y conclusión –

tiene a su vez, subdivisiones que las caracterizan. En la Introducción, el escritor sigue un

modelo convencional para crear su espacio de investigación - “Create a Research Space,

CARS, model” según Swales (1990) – donde primero busca establecer un espacio de

revisión del estado del arte, realiza generalizaciones o ubica la centralidad del problema;

luego indica un aspecto no considerado hasta el momento, plantea interrogantes, continúa

la tradición o la cuestiona. Por último, anuncia su investigación indicando la estructura de

la misma o traza un esquema de su propósito.

General

Particular

Particular

General

Introducción

Procedimiento

Discusión



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La sección Métodos supone un conocimiento y experiencia propios de un especialista en el

tema, y las metodologías de investigación, especialmente en áreas como la agronomía,

medicina, química e ingenierías, están bien establecidas. Se puede encontrar en algunas

revistas especializadas que esta sección aparece en un tamaño de letra inferior al del resto

del artículo lo cual puede llevar a suponer que estas comunidades del discurso tienen un

nivel de acuerdo previo en cuanto a la metodología apropiada y la necesidad de que dicha

metodología sea demostrable.

En relación a las otras secciones del AI – resultados, discusión y conclusiones – no parece

haber un acuerdo preestablecido para su inclusión. Muchos AI presentan las secciones de

Resultados y Discusión por separado, mientras que otros las unen en una sola sección.

También se pueden encontrar AI que agregan una sección titulada Conclusiones o

Aplicaciones o Implicancias. La regularidad en la reiteración léxica de la sección

Resultados permite suponer la negación de los autores a incluir cualquier expresión que

pueda considerarse como un comentario u observación personal. La sección Discusión

incluye movimientos que, siguiendo la clasificación de Swales (1990:172) pueden

resumirse de la siguiente manera:

Información previa para recapitular los puntos principales, resaltar información

teórica o recordar al lector alguna información técnica.

Presentación de los resultados que pueden presentarse en el orden real o dando

prioridad a aquellos que mejor reflejan que la hipótesis planteada era acertada

Resultados inesperados puede incluirse o no dependiendo de la situación particular.

Referencia a investigaciones previas para comparar o apoyar los resultados

obtenidos.

Explicación de algún resultado sorprendente u opuesto a los informados en la

literatura.

Ejemplificación para reforzar una explicación.

Deducción e hipótesis acerca de la generalización de algunos o todos los resultados

encontrados.



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Recomendación donde el autor generalmente sugiere posibles líneas de

investigación futura.

En general estos ciclos dentro de la sección Discusión representan los valores que el autor

intenta transmitir a su comunidad de discurso. También indican un movimiento de lo

particular a lo general para incluir su trabajo dentro de la literatura especializada.

2.3. La cohesión como marca lingüística que interviene en el artículo de

investigación de las Ciencias Agrarias

A partir de las consideraciones expresadas anteriormente, se puede afirmar que el AI en

general y el AI de las Ciencias Agrarias en particular poseen una característica de

relaciones entre palabras, ciclos, secciones para crear significado y relaciones entre ellas.

Esta característica es la cohesión léxica y gramatical, marca lingüística que interviene en

los AI y contribuyen a la coherencia del texto. La cohesión es parte de los componentes de

formación de un texto en el sistema lingüístico. Es el medio mediante el cual elementos que

no están estructuralmente relacionados entre sí se unen a través de la dependencia de unos

a otros para su interpretación (Halliday y Hasan, 1976:27).

En los AI de las Ciencias Agrarias, estos elementos de cohesión están presentes a nivel

lexical y también gramatical y su distribución en las secciones que los constituyen podría

ayudar a mejorar su lecto-comprensión.

2.3.1. Cohesión y coherencia en el discurso

Para distinguir la diferencia entre cohesión y coherencia, adheriremos a la definición de De

Beaugrande y Dressler (1990): la cohesión es la manera cómo las palabras se conectan para

formar una secuencia y depende de funciones gramaticales que señalan relaciones entre los

elementos superficiales. La coherencia se refiere a la configuración de conceptos

(contenido cognitivo) y relaciones (conexiones entre conceptos que determinan, por

ejemplo, que un hecho es causa o agente de otro) que sostienen al texto superficial, aún



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Contexto social

cuando dichas relaciones no estén explícitas en el texto. Por lo tanto, podemos afirmar que

la coherencia no es una característica de los textos sino el resultado de procesos cognitivos

del oyente o lector que agrega su propio conocimiento realizando inferencias para

completar los espacios discontinuos en el texto.

2.3.2. La cohesión desde la perspectiva de la Lingüística Funcional Sistémica

La LFS considera al lenguaje y al contexto social como niveles complementarios de

semiosis, relacionados por el concepto de realización. La relación entre lenguaje y contexto

social ha sido representada usando la imagen de círculos co-tangenciales (Halliday y

Martin, 1993:25)

Lenguaje

Esta representación indica el sistema semiótico del lenguaje como realización del sistema

semiótico más abstracto del contexto social.

Desde la perspectiva de la Lingüística Funcional Sistémica (LFS) los textos orales y

escritos que producimos tienen su particular forma lingüística debido a los propósitos

sociales a que apuntan. El enfoque no está en los textos por sí mismos como entidades



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GÉNERO Contexto Cultural

REGISTRO

REGISTRO Contexto de situación

estructurales descontextualizadas sino en las relaciones entre los textos y las prácticas

sociales que se concretan a través de ellos.

Niveles del contexto social

La interpretación del contexto social incluye dos planos: género (contexto cultural) y

registro (contexto de situación).

El contexto cultural puede representarse como una derivación de una amplia interconexión

de todos los géneros que componen una cultura particular. Estos géneros incluyen todas las

rutinas de la vida diaria – compras, consultas médicas, comidas en restaurantes -, de la vida

social – entrevistas televisivas, servicios religiosos -, y de la vida escolar y profesional –

lecciones, conferencias, narraciones, informes, procedimientos, y muchos más. Estos

géneros tienen estructuras propias debido al propósito social que tienen dentro de la cultura.

Ocurren en situaciones particulares cuyas características influyen sobre las formas del

lenguaje en determinado género.

El contexto de situación es el segundo aspecto del contexto social que influye en la

realización lingüística del género. Según Halliday (1985:12) este contexto de situación

tiene tres variables: campo, tenor y modo del discurso.



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El ‘campo’ se refiere al conjunto de actividades orientadas a algún propósito institucional

global. Estas actividades involucran a participantes, procesos y circunstancias que se unen

temporal y/o consecuentemente para formar secuencias.

El ‘tenor’ tiene que ver con la semiótica de las relaciones de los participantes y su posición

relativa en la jerarquía social de una cultura, su grado de compromiso institucional y de

carga emocional en su relación con otros participantes.

El ‘modo’ implica los aspectos de los canales de comunicación, por ejemplo;

monólogo/diálogo, oral/escrito, con más o menos contacto visual, etc.

Niveles del lenguaje

El lenguaje es el puente desde el contexto social al sonido o la escritura, es decir, sirve para

que los altos niveles de abstracción puedan bajar a niveles más concretos organizándolos en

tres niveles – semántica, léxico-gramática y fonología (o grafología).

La semántica es la interfase entre el lenguaje y el contexto de situación (registro) y se

refiere a los significados en las tres variables situacionales campo, tenor y modo, los cuales

se concretan a través de significados experienciales (el lenguaje interpreta/explica la

experiencia humana), interpersonales (el lenguaje desempeña el papel de las relaciones

humanas) y textuales (el lenguaje crea el discurso) respectivamente.

La léxico-gramática es un recurso para poner en palabras los significados, es decir,

realizarlos como configuraciones de ítems gramaticales y lexicales. Se deduce que la

léxico-gramática también está caracterizada por el mismo tipo de diversificación meta

funcional mencionada anteriormente, experiencial, interpersonal y textual.



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Niveles de significado

El nivel experiencial y lógico construye el campo y se realiza léxico-gramaticalmente a

través del sistema de transitividad. Este sistema interpreta y representa las experiencias de

los fenómenos del mundo modelándolos en términos de participantes, procesos y

circunstancias.

El nivel interpersonal se realiza léxico-gramaticalmente por medio de los sistemas de modo

y modalidad y la selección de léxico actitudinal. La modalidad implica la forma de

negociación, mientras que el modo sirve para determinar los roles que se asumen en el

intercambio.

El nivel textual se concreta a través de los sistemas de tema e información. La selección del

tema establece la orientación experiencial e interpersonal, mientras que la información

organiza la novedad relativa de dichas orientaciones.

En el análisis del discurso que realiza M.A.K. Halliday (1985) se describe la organización

textual incluyendo la estructura temática – tema y rema – y la estructura de la información

–nueva y conocida – en las cláusulas que constituyen el mensaje. Sin embargo, Halliday

considera que no es suficiente con esta estructura interna sino que es necesario establecer

relaciones adicionales no-estructurales que se conocen como cohesión.

El concepto de cohesión es, como ya lo explicáramos, un concepto semántico; se refiere a

las relaciones de los significados dentro de un texto y que lo definen como texto. Halliday

(1985: 291) enfatiza que “no son las palabras y las estructuras, las características léxico-

gramaticales como tales las que hacen el texto. Un texto es el producto de las relaciones

semánticas en curso”. La cohesión indica las conexiones entre las oraciones y los complejos

de oraciones a nivel textual, es decir, que es la marca lingüística de la coherencia del

contenido.



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Con respecto a la cohesión discursiva, los trabajos encontrados responden exclusivamente a

un análisis teórico (Halliday M.A.K & R. Hasan, 1976) y en otros casos, a un enfoque

pedagógico (Swales & Feak, 1994) dirigido a graduados de la mayoría aunque no toda la

comunidad científica.

Por lo tanto, en el presente estudio se han seleccionado para el análisis categorías a través

de las cuales se expresa la noción de cohesión y su implicancia pedagógica en la asignatura

Inglés Técnico de la Facultad de Ciencias Agrarias:

Según M.A.K.Halliday (1985) en An Introduction to Functional Grammar, hay cuatro

maneras de crear cohesión en inglés: por referencia, elipsis, conjunción y organización

léxica.

Referencia: un participante o un elemento circunstancial introducido en un lugar del texto

pueden ser tomados como punto de referencia. Los pronombres personales, los

demostrativos y los comparativos son los tipos de referencia que contribuyen a la cohesión

textual.

La relación puede ser deíctica – a ser interpretada con relación al aquí y ahora-, anafórica –

si el receptor del mensaje tiene que volver su atención y relacionar con una mención

anterior-, o catafórica – la información está en el texto subsiguiente.

Elipsis: una parte del texto, generalmente incluyendo un elemento lexical, un grupo

nominal o verbal puede ser presupuesto en otra parte posterior del texto mediante su

omisión o sustituyéndolo por un elemento que sirve de indicador (en inglés el verbo

auxiliar do indica el lugar donde debería estar el verbo principal omitido).

Conjunción: una parte del texto puede relacionarse con lo que sigue con un conjunto

específico de relaciones lógico-semánticas no-estructurales y que típicamente se ubican en

posición temática, es decir, al principio de la oración.



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La conjunción como recurso de cohesión puede indicar una relación externa –experiencial -

entre procesos, por ejemplo cuando primero, luego, y finalmente indican una secuencia en

el tiempo. En otros casos puede indicar una relación interna –interpersonal- entre las

proposiciones, por ejemplo cuando primero, luego, y finalmente establecen la relación

semántica de los pasos de un argumento.

Cohesión léxica: la cohesión también puede establecerse a través de la selección de las

palabras, ya sea por su repetición o por la selección de palabras relacionadas

semánticamente - sinónimos, familia de palabras- o su colocación – palabras que tienden a

aparecer juntas. También la presencia de palabras claves – aquellas que tienen una

importancia especial para el significado del texto- contribuyen a la cohesión léxica.

De acuerdo a R. De Beaugrande y W.U. Dressler (1981) en Introduction to Text

Linguistics, los elementos que contribuyen a crear la cohesión discursiva son:

(a) Repetición: uso reiterado de una misma expresión.

(b) Paráfrasis: presentación del mismo contenido en diferentes expresiones.

(c) Paralelismo: diferentes ítems para producir la misma estructura gramatical.

(d) Pro-formas: uso de referencia tales como pronombres que toman el lugar de otros ítems.

(e) Elipsis: ítems omitidos que pueden ser rescatados desde el co-texto.

(f) Conexión: palabras que unen oraciones y secuencias de oraciones.

Como se observa en las clasificaciones precedentes, ambas coinciden en la identificación

de los elementos de cohesión aunque usan diferentes términos para definirlos.

Para simplificar el análisis de cohesión discursiva en los AI de agronomía, en el presente

estudio se tomarán las categorías referencia, conjunción y cohesión léxica mencionadas por

Halliday, descartando analizar elipsis debido a que para el propósito del presente estudio no

reviste significatividad (elipsis es más significativo en el lenguaje oral). Estas categorías



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permitirán identificar una tipología de texto funcional en las ciencias agrarias que servirán

para el desarrollo de una metodología de enseñanza según las teorías mencionadas.

2.4. Identificación de elementos de cohesión discursiva en artículos de investigación

de Ciencias Agrarias

2.4.1. Población del estudio

En esta etapa, se tomaron diez AI de agronomía para realizar un análisis de los elementos

que indiquen cohesión, mediante la aplicación de un programa de computación (software)

Wordsmith Tools (Scott, 1999) que permite volcar los datos obtenidos en datos

estadísticos. Este software es un conjunto integrado de programas para ver cómo se

comportan las palabras en textos. El listado de palabras (Wordlist) permite ver todas las

palabras o conjuntos de palabras en un texto en orden de frecuencia y alfabético. Con el

programa de concordancia (Concord) se puede ver cualquier palabra o frase en el contexto.

Por último, con el programa palabras claves (Keyword) se pueden encontrar dichas

palabras en un texto.

Los artículos se seleccionaron por su disponibilidad en Internet. Si bien se contaba con

material impreso, revistas especializadas que publican AI regularmente y se encuentran en

la biblioteca de la Facultad o fueron generosamente aportados por otros docentes, resultaba

muy problemático analizarlos usando el software mencionado anteriormente ya que para

hacerlo tenía que disponer de los textos archivados como archivos .txt. La posibilidad de

cometer errores en la trascripción y el tiempo que demandaría hacerlo me inclinaron a

iniciar la búsqueda en los sitios de Internet dedicados a mostrar los avances científicos de

las disciplinas relacionadas con la agricultura. En consecuencia, los AI analizados son:

1. (AI1) “Salt source for dryland salinity – evidence from an upland catchment the

Southern Tablelands of New South Wales” (Australian Journal of Soil Research,

2001, vol.39, pp.39-59 http://www.publish.csiro.au/journals/ajsr).



ISBN: 978-987-661-009-4

49

2. (AI2) “Testing a conceptual model of soil emissions of nitrous and nitric oxides”

(Bioscience, Agosto, 2000.

http://www.findarticles.com/cf_0/m1042/8_50/65227413/p1/article.jhtm)

3. (AI3) “Garlic in clay loam soil thrives on little irrigation” (California Agriculture,

2002, vol 56, N° 4, pp.128-132 http://danr.ucop.edu/calag).

4. (AI4) “Improving pumping plant efficiency does not always save energy”

(California Agriculture, 2002, vol 56, N° 4, pp.123-127 http://danr.ucop.edu/calag).

5. (AI5) “A decision support system for mapping the site-specific potassium

requirement of wheat in the field” (Australian Journal of Experimental Agriculture,

2001, vol. 41, pp.655-661 http://www.publish.csiro.au/journals/ajea).

6. (AI6) “Biodiversity: new trends in Environmental Management” (Corporate

Environmental Strategy, 2001, vol. 8, Iss. 1, pp.39-47 http://www.corporate-env-

strategy.com).

7. (AI7) “Recycling of Municipal Wastes in Agriculture. II Irrigation of Corn with

Treated Municipal Wastewater”

(http://www.environmental-center.com/articles/articles332/article332.htm)

8. (AI8) “Long-term effects of tillage, cover crops, and nitrogen fertilization on

organic carbon and nitrogen concentrations in sandy loam soils in Georgia, USA”

http://www.elsevier.com/locate/still).

9. (AI9) “Applying environmental management strategies to the agricultural sector:

Louisiana’s model sustainable agricultural complex” (Corporate Environmental

Strategy, 2001, vol. 8, Iss. 1, 75-83 http://www.corporate-env-strategy.com).).

10. (AI10) “Genetic anaysis of partial rust resistance in faba beans” (Australian

Journal of Agricultural Research, 2001, vol. 52, N° 12, pp 73-84

http://www.publish.csiro.au/journals/ajar).

La extensión de estos AI varía entre 2.500 a 7.625 palabras en total.



ISBN: 978-987-661-009-4

50

2.4.2. Presentación de los resultados

En los análisis de la cohesión de los diez AI seleccionados que determina la continuidad de

la información, se consideraron:

A. la cohesión gramatical y

B. la cohesión léxica

A. Cohesión gramatical

Las marcas lingüísticas gramaticales analizadas son la referencia y la conjunción.

Referencia: puede darse por la relación endofórica (dentro del texto) o exofórica (fuera del

texto) entre un término y su referente. En el primer caso la referencia puede subdividirse en

anafórica (cuando el sentido de un término depende de otro mencionado con anterioridad

en el texto) y catafórica (cuando el sentido de un término depende de otro mencionado con

posterioridad en el texto) como en los siguientes ejemplos:

“It is important [that the site is fully understood in terms of the salinity

occurrence and driving mechanisms for dryland salinity development] so that

...” (AI1) (Referencia catafórica porque, para tener sentido, ‘it’ depende de la

frase encerrada en los corchetes)

“Our watershed-scale monitoring program is entended to chronicle the

effectiveness of environmental guidelines recommended by the National

Resource Conservation Service..., as they are implemented by regional

farmers and foresters” (AI9) (referencia anafórica porque, para tener sentido,

‘they’ depende del término ‘guidelines’.

En el siguiente ejemplo queda claro cómo el autor con el término ‘this’ hace referencia a un

contexto situacional, en este caso su propio trabajo:



ISBN: 978-987-661-009-4

51

“This paper describes an improved method of decisión support to reduce this

uncertainty.”

En los siguientes cuadros podemos observar la frecuencia con que se presentan los

pronombres personales (I, you, he, she, it, we, they), y pronombres demostrativos (this,

that, these, those) y su distribución en cada uno.

I:

N Concordancia palabra No. Archivo %

1 expense of production, I have advocated 2.418c:\misdoc~1\lidia\textos\ai9~1.txt 63

2 siness perspective that I have considered is 3.008c:\misdoc~1\lidia\textos\ai9~1.txt 79

3 s addressed in Table 1. I view The Natural ,3.051c:\misdoc~1\lidia\textos\ai9~1.txt 80

4 ce on external sources. I have used the term ag3.462c:\misdoc~1\lidia\textos\ai9~1.txt 91

5 -engineering industries, I have surveyed the 1.213c:\misdoc~1\lidia\textos\ai9~1.txt 33

6 to any possible finding, I anticipate that the 2.764c:\misdoc~1\lidia\textos\ai9~1.txt 73

7 environmental damage. I find ISO valua3.497c:\misdoc~1\lidia\textos\ai9~1.txt 92

8 rsuing. For this reason, I am chartering a class 2.671c:\misdoc~1\lidia\textos\ai9~1.txt 70

You:

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai8~1.txt 7.189 1 0.14



ISBN: 978-987-661-009-4

52

It:

We:

They:

.

El diseño de distribución, a la derecha, de los gráficos permite visualizar la ubicación de las

instancias a través de cada uno de los textos en los cuales aparecen. También las siguientes

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai10~2.txt 5.650 14 2.482 ai1~1.txt 6.661 25 3.753 ai2~1.txt 7.625 14 1.844 ai4~1.txt 2.703 5 1.855 ai5~1.txt 4.109 8 1.956 ai6~1.txt 4.382 34 7.767 ai7~1.txt 2.501 7 2.808 ai8~1.txt 7.190 3 0.429 ai9~1.txt 3.809 12 3.15


10 ai9~1.txt 3.809 16 4.20

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai10~2.txt 5.650 7 1.242 ai1~1.txt 6.661 3 0.453 ai2~1.txt 7.625 11 1.444 ai4~1.txt 2.703 3 1.115 ai6~1.txt 4.382 13 2.976 ai8~1.txt 7.190 1 0.147 ai9~1.txt 3.809 4 1.05



ISBN: 978-987-661-009-4

53

expresiones se encontraron en los AI analizados, y por su alta frecuencia se incluyeron en el

presente análisis:

Both:

Each:

Como se puede visualizar en los cuadros anteriores, el pronombre ‘it’ es el que predomina

en estos AI (122), seguido por ‘we’ (68), ‘each’ (58), ‘both’ (53),‘they’ (42); mientras que

‘I’ sólo se repitió 8 veces y ‘you’ 1 vez. No se encontraron, en cambio, menciones de ‘he’ o

‘she’.


10 ai9~1.txt 3.809 4 1.05


10 ai9~1.txt 3.809 3 0.79



ISBN: 978-987-661-009-4

54

Los pronombres demostrativos, ‘this’, ‘that’, ‘these’, ‘those’, se utilizan para identificar un

referente según su grado de proximidad – ‘this’, ‘these’ si la mención es cercana; ‘that’ y

‘those’ si la referencia está más alejada.

This:

That:

These:

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai10~2.txt 5.650 9 1.59 2 ai1~1.txt 6.661 43 6.46 3 ai2~1.txt 7.625 31 4.07 4 ai3~1.txt 2.771 9 3.25 5 ai4~1.txt 2.703 14 5.18 6 ai5~1.txt 4.109 35 8.52 7 ai6~1.txt 4.382 35 7.99 8 ai7~1.txt 2.501 10 4.00 9 ai8~1.txt 7.190 3 0.42

10 ai9~1.txt 3.809 28 7.35


10 ai8~1.txt 7.190 16 2.23



ISBN: 978-987-661-009-4

55

Those:

En este caso, los pronombres predominantes fueron ‘that’ (289) y ‘this’ (217). Sin embargo,

cabe aclarar que, en el caso de ‘that’, no solamente se muestran las instancias de este

término cuando significa ‘ése/ésa’- pronombre demostrativo - sino también cuando es el

pronombre relativo ‘que’. Los pronombres plurales ‘these’ y ‘those’ se repiten 85 y 26

veces respectivamente.

Conjunción: La conjunción “tiene un carácter semántico y pragmático ya que no sólo

ayuda a enlazar hechos sino que además permite enlazar partes del discurso (introducción,


10 ai8~1.txt 7.190 1 0.14

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai10~2.txt 5.650 2 0.35 2 ai1~1.txt 6.661 2 0.30 3 ai2~1.txt 7.625 8 1.05 4 ai3~1.txt 2.771 2 0.72 5 ai6~1.txt 4.382 7 1.60 6 ai7~1.txt 2.501 1 0.40 7 ai8~1.txt 7.190 2 0.28 8 ai9~1.txt 3.809 2 0.53



ISBN: 978-987-661-009-4

56

desarrollo, conclusión) y relacionar la posición que asume el escritor respecto a lo que

escribe “ (Mesa Alonso, Navarrete Reyes y Mestre, (comunicación personal) las marcas

lingüísticas se pueden organizar en tres clases:

• Las marcas que indican la organización que el autor le da al discurso relacionando

una parte con otra.

For example:

e.g.:

In particular:

Particularly:

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai10~2.txt 5.650 1 0.182 ai1~1.txt 6.661 1 0.153 ai2~1.txt 7.625 3 0.394 ai4~1.txt 2.703 2 0.745 ai5~1.txt 4.109 1 0.246 ai6~1.txt 4.382 3 0.68

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai6~1.txt 4.382 5 1.142 ai9~1.txt 3.809 1 0.263 ai10~2.txt 5.650 1 0.184 ai8~1.txt 7.189 1 0.145 ai2~1.txt 7.625 1 0.13

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai6~1.txt 4.382 1 0.232 ai1~1.txt 6.660 1 0.15



ISBN: 978-987-661-009-4

57

Generally: (no hay concordancia con la expresión ‘in general’)

Specifically:

Especially:

In other words:

Similarly:

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai9~1.txt 3.809 1 0.262 ai6~1.txt 4.382 1 0.233 ai10~2.txt 5.650 1 0.184 ai1~1.txt 6.661 1 0.155 ai8~1.txt 7.189 1 0.146 ai2~1.txt 7.625 1 0.13







ISBN: 978-987-661-009-4

58

Likewise:

In contrast:

In addition:

Estos términos tiene una frecuencia regular, alrededor de 11 en el total de los AI en los que

aparecen, siendo ‘specifically’, ‘in other words’, ‘likewise’, ‘in particular’ las menos

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai8~1.txt 7.190 6 0.832 ai2~1.txt 7.625 4 0.523 ai6~1.txt 4.382 1 0.23






ISBN: 978-987-661-009-4

59

frecuentes – aún cuando estas dos últimas son sinónimos de ‘similarly’ y ‘particularly’

respectivamente.

• Las marcas que indican la secuencia de la información:

Initially:

Thus:

Recently:

Later:


tN File Words Hits per 1,000 Plot1 ai10~2.txt 5.650 4 0.712 ai2~1.txt 7.625 4 0.523 ai3~1.txt 2.771 1 0.364 ai9~1.txt 3.809 1 0.265 ai1~1.txt 6.661 1 0.15




ISBN: 978-987-661-009-4

60

Thereafter:

Hence:

So:

Thereby:


tN File Words Hits per 1,000 Plot1 ai3~1.txt 2.771 1 0.362 ai8~1.txt 7.190 1 0.14






ISBN: 978-987-661-009-4

61

Then:

First:

Second:

Third:

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai10~2.txt 5.650 1 0.18 2 ai1~1.txt 6.661 4 0.60 3 ai2~1.txt 7.625 4 0.52 4 ai4~1.txt 2.703 2 0.74 5 ai5~1.txt 4.109 1 0.24 6 ai6~1.txt 4.382 2 0.46 7 ai9~1.txt 3.809 2 0.53

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai7~1.txt 2.501 3 1.20 2 ai6~1.txt 4.382 4 0.91 3 ai2~1.txt 7.625 6 0.79 4 ai5~1.txt 4.109 3 0.73 5 ai9~1.txt 3.809 2 0.53 6 ai10~2.txt 5.650 1 0.18

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai4~1.txt 2.703 2 0.742 ai7~1.txt 2.501 1 0.403 ai2~1.txt 7.625 3 0.394 ai5~1.txt 4.109 1 0.245 ai6~1.txt 4.382 1 0.236 ai1~1.txt 6.661 1 0.157 ai8~1.txt 7.190 1 0.14




ISBN: 978-987-661-009-4

62

Finally:

Therefore:

As a result:

En este grupo, se destaca el uso de ‘therefore’ (21), ‘so’ (20), ‘first’ (19) – preferida antes

que ‘initially’. Nótese que las frecuencias de ‘second’, ‘third’ y ‘finally’ son sensiblemente

inferiores a ‘first’.


N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai10~2.txt 5.650 2 0.35 2 ai1~1.txt 6.661 4 0.60 3 ai2~1.txt 7.625 6 0.79 4 ai4~1.txt 2.703 1 0.37 5 ai5~1.txt 4.109 4 0.97 6 ai6~1.txt 4.382 3 0.68 7 ai8~1.txt 7.189 1 0.14

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai3~1.txt 2.771 1 0.362 ai4~1.txt 2.703 2 0.743 ai8~1.txt 7.190 3 0.424 ai9~1.txt 3.809 2 0.53



ISBN: 978-987-661-009-4

63

Cabe agregar en esta categoría las expresiones de tiempo y/o lugar particulares de cada AI,

por ejemplo:

In September or October, 1994-1998, hairy vetch seed inoculated with Rhizobium

leguminosarum (bv. viceae) was drilled at 28 kg ha-1, with a row spacing of 15

cm. No fertilizer, herbicide, or insecticide was applied. In late March or early

April of the following year, hairy vetch was harvested at flowering from 0.2 to

2 m2 areas within the plot for yield and C and N concentration determinations

before it was killed. In the no hairy vetch plot, weeds (dominated by henbit

(Lamium amplexicaule L.) and cut-leaf evening primrose (Oenolthea laciniate L.))

were collected as above. After a subsample was collected, plant residue was

returned to the same plot and uniformly spread. Plant samples were oven-dried at

60°C, weighed, and ground to pass through a 1 mm screen for C and N analysis.

After sampling was done, cover crop and weeds were mowed with a rotary mower in

all plots and killed either by spraying 3.36 kg a.i. ha-1 of glyphosate

(N-(phosphonomethyl)glycine) in NT plots or incorporated into the soil by

harrowing in CP and MP plots. Residues were allowed to decompose in the soil for

2 weeks before tomato seedlings were transplanted or corn seeds were drilled. (AI8)

Todas las expresiones marcadas con negrita en este párrafo indican tiempo, a excepción de

la cuarta ‘in the no hairy vetch plot’ que se refiere a lugar.

• Las marcas que indican la interacción entre el autor y el lector donde el escritor

trasciende la objetividad de su trabajo para aportar su visión personal del contexto de

situación:

Apparently:

Probably:




ISBN: 978-987-661-009-4

64

Unfortunately:

For this reason:

Accordingly:

In effect:

However:

N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai8~1.txt 7.190 6 0.83 2 ai1~1.txt 6.661 5 0.75 3 ai3~1.txt 2.771 2 0.72 4 ai2~1.txt 7.625 3 0.39 5 ai10~2.txt 5.650 1 0.18







ISBN: 978-987-661-009-4

65

But:

Nevertheless:

Clearly:



10 ai9~1.txt 3.809 2 0.53




ISBN: 978-987-661-009-4

66

Further:

En este caso, las conjunciones más usadas son ‘but’ y ‘however’ (62 y 39 respectivamente).

Mientras que ‘however’ cumple la función de conexión entre proposiciones, ‘but’ está

marcando la relación entre palabras en algunos casos y de proposiciones en otros, También

es notable cuántas veces aparecen expresiones tales como ‘further’ (25) y ‘clearly’ (11).

B. Cohesión léxica:

Muchas palabras se usan más de una vez en el texto. Las palabras the, of, is, in, son muy

frecuentes en todos los textos seleccionados. Sin embargo, aún cuando estas palabras

influyen de algún modo en la coherencia, su repetición no es esencial para descubrir de qué

se trata el texto. Son las palabras que llevan la información y que determinan su macro

estructura, las que tejen una red semántica que contribuye a la construcción de la textura del

discurso. Estas palabras se repiten, se reemplazan con sinónimos, o palabras derivadas de la

misma raíz.


N File Words Hits per 1,000 Plot1 ai10~2.txt 5.650 3 0.53 2 ai1~1.txt 6.661 9 1.35 3 ai2~1.txt 7.625 8 1.05 4 ai5~1.txt 4.109 1 0.24 5 ai6~1.txt 4.382 2 0.46 6 ai9~1.txt 3.809 2 0.53



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67

Ejemplos:

“Groundwater occurs in the fractured bedrock and is often semi-confined on

the middle and lower slopes, and confined on the floors of valleys, by debris-

flow deposits (Acworth et al. 1997). A shallow, sometimes perched,

groundwater system occurs in the low hydraulic conductivity colluvium.

Groundwater recharge occurs to the fractured bedrock aquifer on the

surrounding hills. Discharge from this aquifer is located in the valley floors or

mid slopes, and often occurs through the shallow colluvium as seepages.”

(AI1:43)

“A second reason for doing this research in tropical forests is that

deforestation is occurring rapidly in tropical regions (Houghton 1993),

resulting in land uses, such as active and abandoned cattle pastures, where

nitrogen availability and nitrogen oxide emissions may be altered relative to

those of the primary forests that were replaced (Matson and Vitousek 1990,

Keller and Reiners 1994, Neil et al. 1995). These land use changes may be

affecting the global and regional budgets of NO and [N.sub.2]O, and they

also provide wide ranges of nitrogen availability and expected nitrogen

oxide emissions for testing the HIP model, Similarly, the wide range of

climatic regimes within forested areas of the tropics, including mean annual

precipitation and length and severity of dry seasons, provides large variation

in soil water content for testing the HIP model.” (AI2:5)

En ambos ejemplos se encuentran repeticiones de palabras que son claves para la

comprensión del AI: ‘groundwater’ (AI1), ‘nitrogen’ (AI2). Además, hay palabras

derivadas de una misma raíz como ‘confined’, ‘semi-confined’ (AI1), ‘region’, ‘regional’

(AI2).

Los siguientes cuadros muestran cuáles son las palabras claves en cada uno de los diez

AI, siendo las primeras las más frecuentes en el listado general (que incluye el total de



ISBN: 978-987-661-009-4

68

palabras en los diez archivos). El valor p de la última columna muestra la probabilidad de

error en cada relación (en este caso, uno en 1 millón). Las palabras claves típicas que

aparecen en los listados son:

1) Términos de inusual frecuencia que caracterizan al texto seleccionado en

cuanto al tema o tópico desarrollado, comparado con una base de datos (la

lista general).

2) Términos que usualmente tienen una alta frecuencia (Ej. ‘the’) que son

indicadores más del estilo de escritura que del tema desarrollado.

3) Términos con una frecuencia negativa, es decir que aparecen menos

frecuentemente en el AI seleccionado que en la lista general de referencia

(aparecen al final de la lista).

N WORD FREQ. AI1~1.TXT % FREQ. TGENE.LST % KEYNESS P1 GROUNDWATER 57 0,85 59 0,13 88,4 0,000000 2 SALINITY 49 0,73 49 0,11 77,8 0,000000 3 SALT 48 0,72 50 0,11 74,1 0,000000 4 SCS 38 0,57 38 0,09 60,3 0,000000 5 DRYLAND 33 0,49 34 0,08 51,3 0,000000 6 ACWORTH 25 0,37 25 0,06 39,7 0,000000 7 CATCHMENT 25 0,37 25 0,06 39,7 0,000000 8 PIEZOMETERS 23 0,34 23 0,05 36,5 0,000000 9 DISCHARGE 26 0,39 35 0,08 32,6 0,000000

10 FIG 36 0,54 67 0,15 32,3 0,000000 11 DEEP 23 0,34 28 0,06 31,4 0,000000 12 JINCHILLE 18 0,27 18 0,04 28,5 0,000000 13 THE 499 7,46 2.571 5,76 28,4 0,000000 14 FRACTURED 17 0,25 17 0,04 27,0 0,000000 15 EC 16 0,24 16 0,04 25,4 0,000000 16 SOUTH 20 0,30 27 0,06 25,0 0,000001 17 M 23 0,34 36 0,08 25,0 0,000001



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69

N WORD FREQ. AI2~1.TXT % FREQ. GENE.LST % KEYNESS P 1 NITROGEN 184 2,28 203 0,45 225,0 0,000000 2 SUB 141 1,75 142 0,32 185,6 0,000000 3 N 129 1,60 163 0,36 138,7 0,000000 4 O 104 1,29 111 0,25 130,3 0,000000 5 EMISSIONS 88 1,09 91 0,20 113,1 0,000000 6 NO 112 1,39 155 0,35 109,6 0,000000 7 AVAILABILITY 48 0,59 53 0,12 58,2 0,000000 8 OXIDE 42 0,52 44 0,10 53,3 0,000000 9 SUP 36 0,45 36 0,08 47,4 0,000000

10 FORESTS 34 0,42 35 0,08 43,7 0,000000 11 HIP 32 0,40 32 0,07 42,1 0,000000 12 FOREST 35 0,43 39 0,09 42,1 0,000000 13 LITTERFALL 31 0,38 31 0,07 40,8 0,000000 14 MODEL 44 0,55 64 0,14 40,6 0,000000 15 NITRIFICATION 27 0,33 27 0,06 35,5 0,000000 16 DAVIDSON 26 0,32 26 0,06 34,2 0,000000 17 SOILS 36 0,45 56 0,13 30,7 0,000000 18 COSTA 22 0,27 22 0,05 28,9 0,000000 19 PRODUCTION 32 0,40 48 0,11 28,5 0,000000 20 SOIL 83 1,03 223 0,50 28,2 0,000000 21 OLD 22 0,27 23 0,05 27,9 0,000000 22 NET 20 0,25 20 0,04 26,3 0,000000 23 INDEXES 20 0,25 20 0,04 26,3 0,000000 24 SITES 27 0,33 40 0,09 24,4 0,000001



ISBN: 978-987-661-009-4

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N WORD FREQ. AI3~1.TXT % FREQ. GENE.LST % KEYNESS P 1 IRRIGATION 47 1,66 88 0,20 102,2 0,000000 2 FEET 31 1,10 36 0,08 87,2 0,000000 3 GARLIC 25 0,89 25 0,06 75,0 0,000000 4 MOISTURE 31 1,10 54 0,12 70,3 0,000000 5 SPRINKLER 22 0,78 23 0,05 64,8 0,000000 6 DISTANCE 21 0,74 25 0,06 58,3 0,000000 7 APPLIED 25 0,89 49 0,11 52,6 0,000000 8 WATER 49 1,74 231 0,52 45,6 0,000000 9 LINE 22 0,78 46 0,10 44,3 0,000000

10 INCHES 16 0,57 21 0,05 42,3 0,000000 11 LOAM 14 0,50 14 0,03 42,0 0,000000 12 CANOPY 14 0,50 15 0,03 40,8 0,000000 13 SOIL 45 1,59 223 0,50 39,1 0,000000 14 OCCURRED 15 0,53 22 0,05 37,5 0,000000 15 DECREASED 11 0,39 12 0,03 31,8 0,000000 16 EARLY 12 0,42 16 0,04 31,5 0,000000 17 AT 41 1,45 226 0,51 30,4 0,000000 18 COVERAGE 10 0,35 10 0,02 30,0 0,000000 19 YIELDS 10 0,35 12 0,03 27,6 0,000000 20 FOOT 10 0,35 12 0,03 27,6 0,000000 21 WAS 43 1,52 259 0,58 27,5 0,000000



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N WORD FREQ. AI4~1.TXT % FREQ. GENE.LST % KEYNESS P 1 PUMP 61 2,24 61 0,14 187,7 0,000000 2 PUMPING 47 1,72 48 0,11 143,1 0,000000 3 EFFICIENCY 50 1,83 68 0,15 133,5 0,000000 4 ENERGY 39 1,43 50 0,11 107,1 0,000000 5 OPERATING 29 1,06 33 0,07 84,1 0,000000 6 PUMPS 24 0,88 24 0,05 73,6 0,000000 7 HORSEPOWER 24 0,88 25 0,06 72,3 0,000000 8 MOTOR 16 0,59 16 0,04 49,0 0,000000 9 INPUT 15 0,55 17 0,04 43,5 0,000000

10 MISMATCHED 14 0,51 14 0,03 42,9 0,000000 11 HEAD 16 0,59 22 0,05 42,3 0,000000 12 TIME 22 0,81 54 0,12 40,7 0,000000 13 PLANT 23 0,84 70 0,16 35,7 0,000000 14 ELECTRIC 11 0,40 12 0,03 32,4 0,000000 15 ENGINE 10 0,37 10 0,02 30,6 0,000000 16 IMPROVING 11 0,40 15 0,03 29,2 0,000000 17 INCREASE 14 0,51 30 0,07 28,5 0,000000 18 POWER 9 0,33 9 0,02 27,5 0,000000 19 LIFT 9 0,33 9 0,02 27,5 0,000000 20 EFFICIENT 11 0,40 18 0,04 26,5 0,000000 21 KILOWATT 8 0,29 8 0,02 24,5 0,000001 22 IMPELLERS 8 0,29 8 0,02 24,5 0,000001 23 CAPACITY 12 0,44 26 0,06 24,3 0,000001

N WORD FREQ. AI5~1.TXT % FREQ. GENE.LST % KEYNESS P 1 K 86 2,07 103 0,23 183,2 0,000000 2 YIELD 61 1,47 118 0,26 92,7 0,000000 3 PADDOCK 31 0,75 31 0,07 72,6 0,000000 4 POTASSIUM 31 0,75 32 0,07 71,4 0,000000 5 FERTILISER 29 0,70 31 0,07 65,6 0,000000 6 WHEAT 30 0,72 37 0,08 62,5 0,000000 7 WESTERN 25 0,60 29 0,06 54,0 0,000000 8 WONG 21 0,51 21 0,05 49,1 0,000000 9 RESPONSE 28 0,68 47 0,11 47,4 0,000000

10 MMENDATION 20 0,48 20 0,04 46,8 0,000000 11 ACHIEVABLE 20 0,48 20 0,04 46,8 0,000000 12 MAP 19 0,46 20 0,04 43,3 0,000000 13 AUSTRALIAN 25 0,60 46 0,10 39,4 0,000000 14 HA 24 0,58 43 0,10 38,7 0,000000 15 EQUATION 17 0,41 19 0,04 37,5 0,000000 16 MAXIMUM 21 0,51 38 0,09 33,6 0,000000 17 KG 19 0,46 36 0,08 29,2 0,000000 18 AUSTRALIA 21 0,51 45 0,10 29,0 0,000000 19 SPATIAL 14 0,34 20 0,04 26,6 0,000000 20 SPATIALLY 11 0,27 11 0,02 25,7 0,000000



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N WORD FREQ. AI6~1.TXT % FREQ. GENE.LST % KEYNESS P 1 BIODIVERSITY 140 3,18 140 0,31 316,3 0,000000 2 COMPANY 46 1,04 51 0,11 97,4 0,000000 3 COMPANIES 38 0,86 40 0,09 82,8 0,000000 4 ACTION 38 0,86 54 0,12 68,8 0,000000 5 PLAN 28 0,64 30 0,07 60,4 0,000000 6 SPECIES 27 0,61 29 0,06 58,1 0,000000 7 UK 28 0,64 33 0,07 57,1 0,000000 8 BUSINESS 25 0,57 32 0,07 48,5 0,000000 9 S 36 0,82 79 0,18 45,6 0,000000

10 LOCAL 25 0,57 37 0,08 43,9 0,000000 11 VIRONMENTAL 39 0,88 96 0,21 43,9 0,000000 12 CONSERVATION 21 0,48 27 0,06 40,6 0,000000 13 ITS 31 0,70 72 0,16 37,1 0,000000 14 A 129 2,93 726 1,63 33,7 0,000000 15 PLANS 14 0,32 14 0,03 31,3 0,000000 16 NATIONAL 17 0,39 26 0,06 29,2 0,000000 17 EARTHWATCH 13 0,29 13 0,03 29,1 0,000000 18 BAP 13 0,29 13 0,03 29,1 0,000000 19 WHICH 39 0,88 134 0,30 28,7 0,000000 20 DIVERSITY 11 0,25 11 0,02 24,6 0,000001 21 IMPACT 12 0,27 14 0,03 24,6 0,000001



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N WORD FREQ. AI7~1.TXT % FREQ. GENE.LST % KEYNESS P 1 WASTEWATER 43 1,68 44 0,10 135,7 0,000000 2 MINERAL 19 0,74 26 0,06 52,5 0,000000 3 IRRIGATION 28 1,10 88 0,20 45,1 0,000000 4 CORN 29 1,13 98 0,22 43,8 0,000000 5 TREATMENT 15 0,59 19 0,04 43,0 0,000000 6 ASA 13 0,51 13 0,03 41,3 0,000000 7 B 22 0,86 58 0,13 40,8 0,000000 8 PROPERTIES 13 0,51 15 0,03 38,9 0,000000 9 WISC 12 0,47 12 0,03 38,1 0,000000

10 SSSA 12 0,47 12 0,03 38,1 0,000000 11 USA 12 0,47 13 0,03 36,9 0,000000 12 MAD 11 0,43 11 0,02 34,9 0,000000 13 P 17 0,67 39 0,09 34,8 0,000000 14 EDS 13 0,51 20 0,04 33,9 0,000000 15 ED 13 0,51 21 0,05 33,0 0,000000 16 OBIOLOGICA+ 11 0,43 14 0,03 31,5 0,000000 17 PAGE 11 0,43 14 0,03 31,5 0,000000 18 L 16 0,63 39 0,09 31,4 0,000000 19 W 13 0,51 23 0,05 31,3 0,000000 20 PP 15 0,59 35 0,08 30,4 0,000000 21 AGRONOMY 11 0,43 18 0,04 27,7 0,000000 22 METHODS 14 0,55 34 0,08 27,5 0,000000 23 FERTILIZERS 10 0,39 14 0,03 27,3 0,000000 24 ANALYSIS 15 0,59 41 0,09 27,0 0,000000 25 NCENTRATION 11 0,43 19 0,04 26,9 0,000000 26 ZN 8 0,31 8 0,02 25,4 0,000000 27 CU 8 0,31 8 0,02 25,4 0,000000 28 WITH 42 1,64 294 0,66 24,7 0,000001



ISBN: 978-987-661-009-4

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N WORD FREQ. AI8~1.TXT % FREQ. GENE.LST % KEYNESS P 1 N 225 3,02 385 0,80 217,1 0,000000 2 ORGANIC 110 1,48 116 0,24 164,4 0,000000 3 C 123 1,65 169 0,35 147,7 0,000000 4 COVER 78 1,05 81 0,17 117,7 0,000000 5 VETCH 66 0,89 66 0,14 102,3 0,000000 6 HAIRY 65 0,87 65 0,13 100,7 0,000000 7 CONCENTRATIONS 65 0,87 74 0,15 91,4 0,000000 8 FERTILIZATION 69 0,93 85 0,18 91,0 0,000000 9 GREATER 62 0,83 79 0,16 79,4 0,000000

10 AND 456 6,12 1.840 3,80 79,1 0,000000 11 KG 70 0,94 106 0,22 76,2 0,000000 12 SOIL 139 1,87 359 0,74 74,0 0,000000 13 HA 69 0,93 112 0,23 69,9 0,000000 14 NT 40 0,54 40 0,08 61,9 0,000000 15 TILLAGE 40 0,54 42 0,09 59,7 0,000000 16 CROPS 47 0,63 61 0,13 59,2 0,000000 17 WITH 140 1,88 408 0,84 58,9 0,000000 18 RYE 38 0,51 38 0,08 58,8 0,000000 19 TOMATO 37 0,50 37 0,08 57,3 0,000000 20 MP 35 0,47 35 0,07 54,1 0,000000 21 CRIMSON 35 0,47 35 0,07 54,1 0,000000 22 CLOVER 35 0,47 35 0,07 54,1 0,000000 23 EXPERIMENT 41 0,55 52 0,11 52,6 0,000000 24 THAN 66 0,89 136 0,28 49,9 0,000000 25 IN 289 3,88 1.179 2,43 47,2 0,000000 26 CROP 45 0,60 82 0,17 39,8 0,000000 27 CONCENTRATION 36 0,48 54 0,11 39,5 0,000000 28 CONTROL 31 0,42 42 0,09 37,5 0,000000 29 WEEDS 25 0,34 27 0,06 36,5 0,000000 30 CP 23 0,31 23 0,05 35,6 0,000000 31 CARBON 29 0,39 41 0,08 33,7 0,000000 32 J 37 0,50 67 0,14 33,0 0,000000 33 WITHOUT 26 0,35 36 0,07 30,8 0,000000 34 WINTER 21 0,28 23 0,05 30,4 0,000000 35 HN 18 0,24 18 0,04 27,8 0,000000 36 WERE 83 1,11 268 0,55 27,4 0,000000 37 FN 17 0,23 17 0,04 26,3 0,000000 38 OR 70 0,94 215 0,44 26,1 0,000000 39 AN 3 0,04 145 0,30 24,3 0,000001 40 BE 7 0,09 209 0,43 26,3 0,000000 41 THIS 3 0,04 217 0,45 42,5 0,000000 42 WATER 3 0,04 227 0,47 45,1 0,000000 43 OF 146 1,96 1.780 3,68 65,7 0,000000 44 IS 8 0,11 453 0,94 81,6 0,000000 45 THE 191 2,57 2.558 5,28 119,5 0,000000



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N WORD FREQ. AI9~1.TXT % FREQ. GENE.LST % KEYNESS P 1 ENVIRONMENTAL 46 1,20 96 0,21 70,8 0,000000 2 AGRICULTURAL 24 0,63 39 0,09 44,6 0,000000 3 MSAC 18 0,47 18 0,04 44,5 0,000000 4 FARM 21 0,55 28 0,06 44,4 0,000000 5 COMPLEX 18 0,47 19 0,04 43,3 0,000000 6 AS 63 1,64 286 0,64 37,7 0,000000 7 RESOURCE 16 0,42 22 0,05 33,2 0,000000 8 ECO 12 0,31 12 0,03 29,7 0,000000 9 TOWARD 12 0,31 13 0,03 28,5 0,000000

10 LOUISIANA 11 0,29 11 0,02 27,2 0,000000 11 WHO 12 0,31 15 0,03 26,3 0,000000 12 EDUCATION 11 0,29 13 0,03 24,9 0,000001

N WORD FREQ. AI10~2.TXT % FREQ. LISTGENE.LST % KEYNESS P 1 RUST 97 1,69 98 0,22 176,0 0,000000 2 DISEASE 62 1,08 65 0,15 109,6 0,000000 3 ILB 47 0,82 47 0,11 85,6 0,000000 4 RESISTANCE 43 0,75 43 0,10 78,3 0,000000 5 WAS 102 1,78 259 0,58 76,8 0,000000 6 WERE 83 1,45 187 0,42 73,3 0,000000 7 PUSTULE 38 0,66 38 0,09 69,1 0,000000 8 SCORE 37 0,64 37 0,08 67,3 0,000000 9 DAY 37 0,64 42 0,09 61,9 0,000000

10 FABA 31 0,54 31 0,07 56,4 0,000000 11 DAYS 36 0,63 51 0,11 50,9 0,000000 12 SIZE 32 0,56 43 0,10 47,2 0,000000 13 SIGNIFICANT 44 0,77 86 0,19 45,8 0,000000 14 BEAN 25 0,44 25 0,06 45,5 0,000000 15 ADDITIVE 22 0,38 22 0,05 40,0 0,000000 16 VR 20 0,35 20 0,04 36,4 0,000000 17 WR 21 0,37 23 0,05 36,0 0,000000 18 ON 85 1,48 302 0,68 35,3 0,000000 19 VARIANCE 18 0,31 19 0,04 31,6 0,000000 20 GENE 17 0,30 17 0,04 30,9 0,000000 21 SCORES 16 0,28 16 0,04 29,1 0,000000 22 POPULATIONS 16 0,28 17 0,04 28,0 0,000000 23 INTERACTION 16 0,28 18 0,04 26,9 0,000000 24 DOMINANCE 14 0,24 14 0,03 25,4 0,000000 25 WATER 5 0,09 231 0,52 29,2 0,000000 26 IS 7 0,12 497 1,11 77,3 0,000000



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Los términos con una frecuencia negativa que mencionáramos como posible característica

de algunos AI, se pueden ver al final de los listados del AI8 y AI10. En el primer caso, los

términos inusualmente frecuentes son, en su mayoría de sostén: artículos ‘an’, ‘the’, verbo

‘is’, preposición ‘of’. Llama la atención, sin embargo, la aparición de ‘this’, uno de los

términos más frecuentes para indicar referencia, que este autor utilizó sólo tres veces. La

única palabra de contenido que aparece en esta categoría de términos con frecuencia

negativa es ‘water’ en los dos AI mencionados.

La determinación del valor que estos términos conllevan en cada AI muestra la macro

estructura, la cual habíamos definido como la información semántica - el tema o tópico –

que mediante un proceso cognitivo el lector puede hallar (ver 2.1.1. del presente estudio).

aguirre de quevedo tesis maestr.a - editorial.unca.edu.areditorial.unca.edu.ar/publicacione on...

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