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Enregistrement W2518943077 · doi:10.1017/s1062798716000259

The Organizing of Scientific Fields: The Case of Corpus Linguistics

2016· article· en· W2518943077 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEuropean Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitetet i BergenUniversity of EdinburghAtomic Energy of Canada LimitedUniversity of NottinghamLancaster UniversityUniversity of Pennsylvania
Mots-clésPublishingApplied linguisticsField (mathematics)Order (exchange)Corpus linguisticsWork (physics)Computer scienceEngineering ethicsScientific literatureScientific writingSociologyLinguisticsData scienceManagement scienceEpistemologyPolitical scienceEngineeringArtificial intelligenceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the processes through which scientific fields are organized over time. It is argued that new approaches in scientific work are hampered by authority structures within national systems for research and established approaches within disciplines, but that these obstacles can be overcome by means of external funding, particularly through new funding sources, as well as the international developments of an innovation. As far as the latter are concerned, they are expected to first lead to informal collaboration among scholars. In the passage of time this informal collaboration becomes more and more formalized. In order to analyse such processes the paper presents a model with three phases labelled as creating, gathering and communicating. This model is then used in an empirical study of corpus linguistics, i.e. the systematic analysis of well-defined populations of written and/or spoken language material. It is shown in the paper how corpus linguistics was developed by scientific innovators who were initially questioned. With the passage of time they created a number of international organizations, which have eventually become more and more formalized, many of them publishing their own journals. In this way the paper demonstrates the significance of organizing for the development of scientific fields.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,237 · 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