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Enregistrement W1512949355

THE PRAXES OF SUBJECTIVITIES IN THE ACADEMY: INSTITUTIONAL DEMOLECTS VS. INDIVIDUAL IDIOLECTS

2014· article· en· W1512949355 sur OpenAlexaff
Emmanuel Aito

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyLiteracyCompetence (human resources)Language proficiencyEpistemologyHumanitiesLinguisticsPedagogyPsychologySocial psychologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Price (2001) evokes the constraints of social contexts on language use by this quote from P. L. Berger and T. Luckmann (1967) thus: “I encounter language as a facility external to myself and it is coercive in its effect on me. Language forces me into patterns”. The dissemination of knowledge through established conventions of academic discourse seemingly demonstrates the capacity of the discourse to effectuate the learning and expression of such knowledge (Hyland and Hamp-Lyons 2002). This crucial proficiency therefore means specific practices in academic contexts and communicative behaviours. Academic literacy thus applies to a complex set of skills to which allude Dudley-Evans and St. John (1988), and to a “common core of universal skills or language forms ” (Hutchison and Walters 1998; Spack 1988). Inescapably, critical questions arise to wit: Does a Language for Academic Purposes (LAP) exist to delineate disciplines? Is its specificity defensible in heterogeneous academic communities? How inherently different are individual discourse communities and disciplines vis-à-vis their social, communicative and cognitive dimensions?

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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