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Enregistrement W2487885402 · doi:10.1017/cbo9780511635670.007

Two answers to inapposite inquiries

2009· book-chapter· en· W2487885402 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationSociologyFace (sociological concept)LinguisticsFocus (optics)Conversation analysisEveryday lifeSocialityEpistemologyCommunicationSocial sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, one major focus of conversation analysis (CA) has been to investigate how knowledge is distributed and negotiated among participants in interaction. Research has demonstrated that for conversationalists what each of them knows and how they know it are accountable matters (Heritage 1984a, 1998; Drew 1991; Schegloff 1996b; Roth 2002; Heritage and Raymond 2005; Raymond and Heritage 2006; Stivers 2005; Clift 2006a, 2006b; Golato and Fagyal 2008). As is the case for most CA research, the majority of these studies have been based on the analysis of English data. However, as Schegloff (2006) argues, human beings as a species face the same problems and issues in everyday life independently of language or culture. As “the primary, fundamental embodiment of sociality” (Schegloff 2006: 70), interaction is designed to address these problems and issues, though the way in which this gets done varies across languages or cultures (cf. Schegloff 2002a). It thus stands to reason that practices parallel or analogous to those described for English exist in other languages. Once identified, such practices may provide a basis for cross-linguistic comparison – allowing us to see the way in which the local resources of a particular language are mobilized to solve generic problems of interaction.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,197 · 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