Sticking one’s nose in the data : Evaluation in phraseological sequences with nose
Notice bibliographique
Résumé
With the realization that introspection and the use of dictionaries constitute a \nprecarious foundation for studies of metaphor and metonymy, corpora have in \nrecent years been used increasingly in the endeavour to explore the authentic use \nof figurative language (see, e.g. Deignan 2005; Stefanowitsch and Gries 2006). \nSimilarly, investigations of phraseology (e.g. Moon 1998) have come to rely \nheavily on modern large-scale corpora, while analyses of evaluative lexis in the \ntradition of John Sinclair (e.g. Sinclair passim; Hunston and Thompson 1999; \nStubbs 2001) have a theoretical commitment to the corpus as an indispensable \ntool. The present paper brings together these theoretical strands. \nIt is commonplace in cognitive linguistics that human cognition is embodied \n(cf. Lakoff and Johnson 1980; Langacker 1987, 1991; Kövecses and Szabó \n1996; Gibbs and Wilson 2002; Gibbs et al. 2004). Therefore it is no surprise that \nmany phraseological sequences are built up around words related to the body, \nand in this corpus-based case study we have chosen to focus on the evaluative \nfunctions of metonymic and metaphorical sequences containing the noun nose. \nIn comparison with other body parts, such as the hand and the mouth, the nose is \nfairly restricted in its use. Whereas in some cultures, like Maori and Inuit, the \nnose has an additional social importance as it is used for greeting, in western \nsocieties the nose seems to have predominantly negative or humorous connotations \n(cf. Gogol’s The Nose). One can only speculate about the reasons for this: \nperhaps it is the predominance of bad smells, or the association with snoring and \nthe excretion of mucus. Some sequences containing nose also imply that the \nagent is behaving like an animal. As an example of the latter type of connotations, \nconsider (1) to (3) with the metonymic sequence stick one’s nose somewhere. \nThis sequence is most frequently negative, as in (1), sometimes slightly \nironic, as in (2), and occasionally positive, as in (3) (see further section 4.1.1). (1) The Steinbrenner we remember was always sticking his nose in where \nit’s not wanted. (NYT 1996) \n(2) As soon as it’s nice enough to stick your nose outside, this place is \npacked (…) (Ind 2000) \n(3) Stick your nose in it. Grind it out. You can’t be turning the other cheek \nall the time. (NYT 1990) \nIn contrast to most studies of evaluative language we will consider both \ninstances where speakers express their opinions about other people’s activities \nand cases where the disapproval is on the part of the agent in the clause without \nthe speakers conveying their opinions of this.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».