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Enregistrement W2113777155 · doi:10.1177/0741088313515164

The Quotation Theory of Writing

2013· article· en· W2113777155 sur OpenAlexaff
David R. Olson, Keith Oatley

Notice bibliographique

RevueWritten Communication · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsReading (process)Meaning (existential)Professional writingContext (archaeology)Written languageRepresentation (politics)Relevance (law)Set (abstract data type)RationalityExpression (computer science)Computer sciencePsychologyEpistemologyMathematics educationHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning to read and write is seen as both the acquisition of skills useful in a modern society and an introduction to a world increasingly organized around the reading and writing of authoritative texts. While most agree on the importance of writing, insufficient attention has been given to the more basic question of just what writing is, that is, how best to think about writing as both a technology of communication and an instrument of thought. In this article we elaborate and defend the view that writing is distinctive not only as a technology for the visual representation of speech but more basically as a technology for taking language “off-line,” that is, as language enclosed by quotation marks. Writing, like oral quotation, provides a set of objects divorced from the speaker that persist in time and space and that can be considered and reconsidered somewhat independently of the context of expression and the intentions of the original author. Of special relevance are the units of meaning, namely, words and sentences. When writing turns words and sentences into objects of analysis, it facilitates distinctive modes of discourse such as extended prose and distinctive modes of thinking such as formal rationality.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,015
Communication savante0,0070,013
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations45
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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