La versión beta es posterior a la alfa, que es más inmadura. Acá lo propio sería hablar de release candidate como siguiente versión hasta llegar a software en producción. Véase Software release life cycle.

Acá también con Grafoscopio y sus elecciones no habituales estamos en beta permanente, pero el software al ser un sistema maleable y una metaherramienta, introduce nuevas caracterísitcas para adaptarse a sus usuarios y contextos en lugar de al contrario.

El mapa refleja varias de las tensiones del video y los impactos negativos de la IA para la sociedad.

Es importante que el mapa mental refleje de manera más detallada la "tabla de contenido" del video, de forma que conceptos como "bosque oscuro" queden claramente articulados.

Es importante que el mapa refleje los elementos estructurales del video (su tabla de contenido) de manera más detallada.

Creo que hay varios elementos del lenguaje en los cuales el mapa no profundiza, en particular cómo las redes neuronales funciona y cómo se construyen los modelos vectoriales del lenguaje.

Este ya no es nuestro objetivo. Sino el de analizar la calidad de los microdatos extraídos.

Zettlr

Esto de acá debería ser una sección

Mejorar explicación. Ver comentario en gráfica anterior

Explicar mejor qué se está representando: Cantidad de datos agrupados contra tipo de dato (no es "Nombre del ítem").

Sólo evaluamos dimensionalidad (cuántos datos hay) y densidad (que tan profundos son los datos, es decir cuántos datos agrupan). Nunca evaluamos la frecuencia de los trinos. Vale la pena definir acá qué es cada uno: dimensionalidad y densidad, y luego sí pasar a la narrativa como tal.

Nunca evaluamos la velocidad y de hecho la tabla comparativa no habla al respecto de nada de eso. Tampoco evaluamos la posibilidad de superar "cualquier limitación" en generar evitar el uso de absolutismos (nunca, siempre, cualquier, etc).

Retomar desde acá la narrativa sobre el análisis que se hizo con Squawker.

Cambiar por:

Si bien hemos mostrado, en las secciones previas las herramientas individuales y sus usos en esta investigación. Este apartado se encarga de mostrar los flujos de trabajo que conectaron las herramientas.

Agregar captura de pantalla y explicación sobre para qué fue usada en el contexto de la tesis. En particular, mostrar cómo se uso para gestionar comentarios de mejoras sobre la tesis.

Agregar captura de pantalla y explicación sobre para qué fue usada en el contexto de la tesis. Por ejemplo, indicando que se usó para convertir de formato Markdown a HTML y PDF, aplicando diferentes plantillas para cada formato.

Agregar captura de pantalla y explicación sobre para qué fue usada en el contexto de la tesis.

Agregar captura de pantalla y explicación sobre para qué fue usada en el contexto de la tesis.

Agregar captura de pantalla de Grafoscopio:

Esta frase debería ir arriba, antes del código de la instalación. También se debería indicar dónde se está ejecutando el código de la instalación.

Agregar gráfica y explicación breve de cómo se usó en el contexto de la tesis, siguiendo el ejemplo de Fossil.

Como había dicho ya en las sesiones presenciales, es importante agregar una pantalla de cada aplicación en el contexto en el que fue usada. Por ejemplo, para el caso de Fossil, la imagen podría ser

Fossil fue utilizado para alojar los distintos archivos que configuran el escrito de la tesis, incluyendo tanto la prosa como las narrativas de datos, en un repositorio público y otro privado se creó para los datos extraídos con los distintos métodos. Así mismo, se empleó para publicar las versiones en borrador en distintos formatos (HTML y PDF) y para hacer comentarios para control de avances, mejoras y correcciones.

La gráfica de arriba muestra el uso de Fossil y las ramas del Tutor y el tronco que permitían trabajar de manera colaborativa en los procesos de acompañamiento de la tesis.

Después del listado breve, indicar que se mostrará en detalle cada una de las herramientas y cómo fueron instaladas/utilizadas durante la tesis.

Agregar una frase corta al frente de cada uno indicando qué hacen. Por ejemplo:

1. Scoop: Gestor de instalación de software libre, de código abierto y/o libre distribución.
2. Fossil y ChiselApp: Sistema de control de versiones y publicación de borradores de la tesis y sus narrativas de datos.

y así suscesivamente. De esta manera el lector no se queda con un listado de nombres que no sabe qué significan.

Esta parte no se distingue mucho de la anterior. En realidad, acá no hicimos diseño participativo, sino que pasamos directamente a la fase de diseño de producto, pues no sometimos nuestros prototipos a ninguna pluralidad de personas, por ejemplo a una comunidad.

Se debe indicar que esta imagen fue tomada de mi tesis o de mi microwiki.

Es importantísimo decir que esta parte del texto es tomada casi literalmente de mi wiki, citando la fuente e indicando que dicho contenido fue cedido al dominio público por mí.

Si bien usamos minería de datos para extraer los datos, lo clave no fue su tamaño, sino su calidad. Este párrafo debería expresarlo. También es necesario plantear elementos de ciencia abierta y reproducible en los tipos de estudios que estamos realizando, pues es una parte importante del problema y de los objetivos específicos y no hay nada al respecto en la justificación.

Si bien hicimos minería de texto, no fue para examinar cómo las redes sociales afectaban campañas, sino que nos enfocamos en la calidad de los datos extraídos de Twitter.

Esto no se analizó.

Esto no fue lo que se examinó. Corregir de acuerdo a lo que sí se hizo.

Nunca analizamos cuánta información se podía extraer, sino cual era su calidad.

Esto no fue lo que se analizó. Nunca revisamos ni impacto, ni difusión de información.

Twitter/X

~~tecnicas~~ ~> fuentes

Twitter/X

Usar siempre Twitter/X y no una veces así y otras al contrario.

smalltalk myPages := documentLinks collect: [:link | thisSnippet database importDocumentFrom: link ]. En lugar de do: es un collect: para que la nueva colección quede asignada a la variable myPages. Una vez esto funcione, el resto de las intrucciones permite exportar sólo las nuevas páginas, en lugar de todas.

~~documentLinks~~ ~> myPages

Con este nuevo iterador, es posible trabajar con la colección deseada:

Una vez se trabaja con la colección correcta, el resto del código funciona y las páginas se pueden exportar.

Este resultado hay que reusarlo, asignándolo a una variable.

smalltalk myPages := documentLinks collect: [:link | thisSnippet database importDocumentFrom: link ].

Enviaste el mensaje asMarkdeepFile a un String (cadena de texto en lugar de a una página de Lepiter. Tendrías que haber enviando el mensaje a una Named Page.

Debes completar la narrativa de datos para que, efectivamente descargue las memorias del seminario taller, intercalando prosa, código y gráficas.

Debes intercalar prosa con código en una narrativa de datos.

No has agregado al repositorio, las memorias que descargaste.

El título ya no corresponde a los Data Weeks, sino al seminario taller de unidades semánticas.

Agregar los archivos descargados al repositorio.

este nombre no corresponde a los índices descriptivos de lo que estamos haciendo. Sería mejor algún índice como sesion-.

Dado que ya tienes archivos denominados 16-*.md tienes que borrarlos del repositorio con el comando:

fossil rm wiki/es/DataWeek/*.md fossil rm wiki/es/DataWeek/*.md.html

Falta completar la narrativa con el comando del commit y unas que le anteceden a trozos de código

Este folder debería corresponder a la ubicación personal del repositorio

sugerente

Acá sería bueno reemplazar en enlace por la página en español:

https://semver.org/lang/es/

ha logrado

pretensiones

adyacente adjetivo Que está muy próximo o unido a otra cosa.

el

una