Notice bibliographique
Résumé
English jokes improve human relations and enliven the communicative atmosphere in daily communication. How to generate English jokes has long been of interest to numerous researchers, such as philosophers, psychologists and linguists. In the linguistic field, the scholars at home and abroad have been discussing English jokes from angles of rhetoric, phonetics, semantics, pragmatics and cognitive linguistics. Few researchers study the generation of English jokes from cognitive linguistics. Therefore, this study implements a qualitative cognitive linguistic exploration into English jokes and proposes that the change of metonymy generates English jokes through the change of ICM (Idealized Cognitive Model). Then a framework of the generation of English jokes is proposed and applied to account for the generation of English jokes. As described in the proposed framework, in metonymy one, Conceptual entity one in ICM one provides mental access to conceptual entity two in ICM one. However, conceptual entity one in ICM one provides mental access to conceptual entity three in ICM two. Accordingly, metonymy one is changed to metonymy two. The contiguity between conceptual entity one and conceptual entity two is the same as the contiguity between the conceptual entity one and conceptual entity three. Due to the change of ICM, metonymy is changed and incongruity comes out. Therefore, it can be inferred that English jokes are generated by the change of metonymy from cognitive linguistics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».