MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2128627848

An Innovative Method in Methods? Experimental Tasks in Regional Variation

2007· article· en· W2128627848 sur OpenAlexaff
Patricia Balcom

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Macrodynamic Analysis (Memorial University of Newfoundland) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpeech communityVariation (astronomy)VernacularLinguisticsSociolinguisticsCoding (social sciences)Transcription (linguistics)Task (project management)Data collectionPsychologyComputer scienceMathematicsStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Labov (1972a, 1972b) criticized Chomsky's (1965) notions that variation is an error and that speech communities are homogeneous. He maintained that variation is not random but rather and rule-governed, and that in order to describe language used by members of a speech community it is necessary to study the vernacular, which provides the most systematic data. He further maintained that the only way to obtain sufficient good data on the speech of anyone person is through an individual, tape-recorded interview (1972b: 181). Since then, the sociolinguistic interview has been the preferred source of data in sociolinguistic research (Milroy 1987; Coulmas 1997; Feagin 2001). Yet Labov also acknowledged that there are a number of problems associated with studying spontaneous speech, including the rarity of certain forms (l972a:188). Moreover, an enormous amount of work is involved in data collection, transcription and coding (Milroy 1987; Feagin 2001). In this paper I present results of a research project which employed two paper and-pencil tasks, a controlled-production task and an acceptability judgment task, to study auxiliary use and its correlates in Acadian French. These tasks made it possible to collect data from a large number of subjects while ensuring that the linguistic contexts were consistent across subjects; it was also possible to study linguistic phenomena which are rare or non-existent in oral speech.

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)0,104
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,158
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1040,158
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,017
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,005

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeSans objet
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Macrodynamic Analysis (Memorial University of Newfoundland)Même sujetLinguistic Variation and MorphologyTravaux en français237 207