One perspective on <i>Conversation Analysis: Comparative Perspectives</i>
Notice bibliographique
Résumé
Preamble The title of this book is Conversation Analysis: Comparative Perspectives , a title which appears to offer a well-defined promissory note about the nature of its contents. And so it does. There is an introduction which sets out some central characteristics of conversation-analytic (CA) work, and briefly reviews the history of comparative analysis in anthropology – together with some of the problems confronted in the course of that history. A number of the substantive chapters that follow report work that is comparative in its very nature; most of the authors of chapters in which this is not the case go out of their way to set their respective topics in comparative context – either by including data from other language/culture settings or by reviewing (some of) the literature which sets their work in a comparative framework. For a readership that is (I suspect) largely drawn from the so-called “social” or “human” sciences – anthropology, linguistics and applied linguistics, communication, psycholinguistics and cognitive science, social psychology, and sociology, this is what one would expect such a volume to provide … from its sub -title. But its main title should make relevant as well other dimensions of comparison than the linguistic and cultural ones, and, before settling down to address what is actually in this book, I would like to use my bully pulpit to call to mind other “comparative perspectives” that ought to figure importantly in CA work, or at least be taken into account, even when they do not figure centrally. Like what?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,026 |
| Communication savante | 0,015 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».