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Enregistrement W2338061053 · doi:10.1017/s1366728916000067

Data before models

2016· article· en· W2338061053 sur OpenAlexaff
Shana Poplack, Rena Torres Cacoullos

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppealConstraint (computer-aided design)Perspective (graphical)Metric (unit)Computer scienceExtension (predicate logic)Feature (linguistics)Field (mathematics)Constant (computer programming)GrammarLinguisticsMathematical economicsEpistemologyArtificial intelligenceMathematicsPhilosophyLawPure mathematicsPolitical scienceProgramming languageEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New theories are a constant of the now vast literature on code-mixing (CM). The Gradient Symbolic Computation model proposed by Goldrick, Putnam and Schwartz (Goldrick, Putnam & Schwartz) will appeal to many, especially those who already espouse constraint-based approaches to grammar. As variationist sociolinguists, we particularly welcome the model's incorporation of “relative probabilities of certain structures”, a feature we believe can enhance our chances of capturing actual CM behavior. We also applaud Goldrick et al.’s efforts to integrate experimental findings on co-activation with grammatical principles. Our questions concern the utility of “doubling constructions” to showcase the model, and by extension, the degree to which it can account for bilinguals’ spontaneous production of CM. A historical perspective on the field shows that none of the myriad theories of CM, often inspired by competing sets of grammatical principles, has yet achieved broad acceptance. In the absence of any widely endorsed evaluation metric – still sadly lacking -– how are we to decide amongst them?

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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