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dc.contributor.authorColl-Florit, Marta-
dc.contributor.authorCliment, Salvador-
dc.contributor.authorCorrea-Urquiza Vidal Freyre, Martín-
dc.contributor.authorHernández Encuentra, Eulàlia-
dc.contributor.authorOliver González, Antoni-
dc.contributor.authorPié Balaguer, Asunción-
dc.contributor.otherUniversitat Rovira i Virgili (URV)-
dc.contributor.otherUniversitat Oberta de Catalunya. Estudis de Psicologia i Ciències de l'Educació-
dc.contributor.otherUniversitat Oberta de Catalunya. Estudis d'Arts i Humanitats-
dc.date.accessioned2018-11-09T11:17:39Z-
dc.date.available2018-11-09T11:17:39Z-
dc.date.issued2018-05-03-
dc.identifier.citationColl-Florit, M., Climent, S., Correa-Urquiza, M., Hernández, E., Oliver, A.& Pié, A. (2018). MOMENT: Metáforas del trastorno mental grave. Análisis del discurso de personas afectadas y profesionales de la salud mental. Procesamiento del Lenguaje Natural, 61, 139-142. doi: 10.26342/2018-61-17-
dc.identifier.issn1135-5948MIAR
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dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10609/85705-
dc.description.abstractEl proyecto MOMENT pretende contribuir a mejorar la comprensión del trastorno mental grave a partir del análisis del discurso de los dos grandes colectivos implicados, personas diagnosticadas y profesionales de la salud mental, aplicando como método de análisis la Teoría de la Metáfora Conceptual y la lingüística de corpus. En este marco, se constituirá un corpus anotado manualmente de testimonios en primera persona de ambos colectivos, que a su vez pueda servir como banco de experimentación en detección automática de metáforas. De esta manera, se pretende avanzar tanto en la detección y anotación manual de metáforas, como en la detección computacional. Desde un punto de vista social, el objetivo del proyecto es identificar y sistematizar las concepciones y asunciones dominantes sobre el trastorno mental grave, así como promover el cambio de posibles discursos que nieguen la capacidad agentiva de las personas diagnosticadas.es
dc.description.abstractThe MOMENT project aims to contribute to a better understanding of severe mental disorders by analyzing the discourse of the two main groups involved, affected people and mental health professionals, in the light of the Conceptual Metaphor Theory and Corpus Linguistics methodology. In this framework, a corpus of first-person accounts from both groups will be designed, built and manually annotated. In turn, the corpus will serve as an experimental bank for automatic detection of metaphors. Therefore, MOMENT aims to improve both manual and automatic metaphor detection and annotation. From a social point of view, the goal of the project is twofold: on the one hand, to detect and systematize dominant conceptualizations and ideas about the disorder; and, on the other hand, to identify and promote the change of potential discourses which deny the agentive capacity of affected people.en
dc.language.isospa-
dc.publisherProcesamiento del Lenguaje Natural-
dc.relation.ispartofProcesamiento del Lenguaje Natural, 2018, septiembre, núm. 61-
dc.relation.urihttp://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/issue/view/242-
dc.rightsCC BY-NC-ND-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es_ES-
dc.subjectsalud mentales
dc.subjectlingüística de corpuses
dc.subjectTeoría de la Metáfora Conceptuales
dc.subjectanálisis del discursoen
dc.subjectmental healthen
dc.subjectcorpus linguisticsen
dc.subjectConceptual Metaphor Theoryen
dc.subjectdiscourse analysisen
dc.subjectsalut mentalca
dc.subjectlingüística de corpusca
dc.subjectTeoria de la Metàfora Conceptualca
dc.subjectanàlisi del discursca
dc.subject.lcshMental healthen
dc.titleMOMENT: Metáforas del trastorno mental grave. Análisis del discurso de personas afectadas y profesionales de la salud mental-
dc.title.alternativeMOMENT: Metaphors of severe mental disorder. Discourse analysis of affected people and mental health professionals-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.subject.lemacSalut mentalca
dc.subject.lcshesSalud mentales
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.identifier.doi10.26342/2018-61-17-
dc.gir.idCC/0000007350-
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
Aparece en las colecciones: Articles
Articles cientÍfics

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