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Enregistrement W2030729287 · doi:10.1515/text-2013-0044

The production format and ambiguity of principal in improvised entertainment interaction

2014· article· en· W2030729287 sur OpenAlexaff
Margaret A. Toye, Anna Marie Trester

Notice bibliographique

RevueText and Talk · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensBow Valley College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrincipal (computer security)AmbiguityEntertainmentPerforming artsSociolinguisticsSociologyInteractivitySpace (punctuation)VoiceExploitLinguisticsAestheticsMedia studiesEpistemologyVisual artsComputer scienceMultimediaArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This investigation utilizes interactional sociolinguistics to consider the role of principal in fictionalized improvised entertainment. We explore how improvised contexts can offer an ambiguity of principalship. The animator could in fact be the principal, offering the performer the potential to articulate cultural truths. The possibility that he/she may not be provides a freedom from responsibility for what is being said, a space that performers may exploit to animate controversial beliefs without the normal interactional repercussions. We explore this in two sets of data, one from a production day of a Canadian television series in which the dialogue is improvised, and one from a large-scale ethnography of a community in Washington, DC, of performers of improv (a humorous theatrical performance in which characters, dialogue, and the performance structure itself are improvised). Observing footing shifts and drawing on metacommentary, we consider how improvisers show awareness of this potential, and we consider the cultural implications. Thus, while improvisation provides a unique forum for tackling difficult cultural issues, such as racism, improvisers may avoid doing so precisely because of the ambiguity of principalship. This research contributes to the current work in sociolinguistics considering the complex ways that language may be used in interaction to articulate cultural meaning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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