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Enregistrement W2297616222 · doi:10.1017/cbo9780511500107.007

Represented Speech and Thought

2002· book-chapter· en· W2297616222 sur OpenAlexaff
Marisa Bortolussi, Peter Dixon

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2002
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocalizationCasualCharacter (mathematics)NarrativePlot (graphics)Variety (cybernetics)ViewpointsDirect speechLinguisticsPsychologyLiteratureComputer scienceArtPhilosophyArtificial intelligenceVisual artsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literary narratives in which only events are summarized are virtually nonexistent. In most narratives there are characters who speak and think; in fact, casual observation indicates that in many literary texts well over half of the words consist of dialogue or representations of character thoughts. The speech and thought of characters can be used for a wide range of purposes: It can advance the plot, provide direct information about the speaking characters and their reactions as well as indirect information about other characters, present the reader with a variety of perspectives or viewpoints, convey attitudes and judgments of the narrator, and communicate thematic content. Thus, the category of speech and thought intersects with those of narrator, plot, character, and focalization, and it is often impossible to speak of one without alluding to the others. Because of the enormous variety of styles and techniques available to authors for the representation of speech and thought, the study of its forms and uses is a complex problem that, in our view, is still not fully understood. Within the fields of literary scholarship and linguistics, however, there have been a variety of important advances including typologies of speech and thought representation styles. Literary scholars in particular have been sensitive to the crucial issue of the effect of speech and thought representation styles on readers; however, they have been unable to frame hypotheses about reader constructions beyond the limits of purely speculative intuitions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,016
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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