MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2108911077 · doi:10.7202/603164ar

L’anticipation d’objections : prolepse, concession et réfutation dans la langue spontanée

2009· article· fr· W2108911077 sur OpenAlexaffvenue
Diane Vincent, Troy Heisler

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de linguistique · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArgumentativePhilosophyPolitical scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude porte sur la prolepse, la concession et la réfutation lorsque ces procédés sont utilisés pour minimiser ou rejeter, par anticipation, la portée argumentative d’un contre-argument potentiel. Nous cherchons à cerner les caractéristiques, fondamentalement diaphoniques, d’un domaine productif de l’argumentation, celui de la prévention explicite d’une objection éventuelle de l’interlocuteur. Dans un premier temps, nous situons la prolepse, la concession et la réfutation l’une par rapport à l’autre. Nous concluons que la prolepse est une stratégie argumentative à quatre constituants qui doit être analysée comme l’expression des tensions subies par le locuteur pour construire un discours cohérent avec son univers de croyance et une relation acceptable avec son interlocuteur.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevue québécoise de linguistiqueMême sujetLinguistics and Discourse AnalysisTravaux en français237 207