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Enregistrement W2529427039 · doi:10.1017/cbo9781139583800.006

Intensifiers: upping the ante – <i>super</i> cool!

2016· book-chapter· en· W2529427039 sur OpenAlexaff
Sali A. Tagliamonte

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia Influence and Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFront (military)Political scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If I was talking to you on an ongoing basis I wouldn't use a swear word necessarily, but it seems to me the young people do that to a certain extent. Now I don't know whether that's more anecdotal. As a teacher you don't really hear that 'cause they don't swear in front of you. (Dirk Brooks, 73) Even though language is always changing, it is actually difficult to catch language change in action. This is because many of the changes language undergoes take place slowly over a very long period of time, sometimes thousands of years. However, some parts of a language change constantly – so continuously in fact, that sometimes you can stand a good chance of catching them while they are happening. This is a story about how I caught another language change in progress. Some of the best places to look for language change are those where people use words imaginatively. Slang terms are a good example. Most changes in the selection of words are lexical changes. If you want to tap into more systemic changes in progress a better place to look is within the grammatical devices of the language. In this study, I examined adverbs. Adverbs are words that add further meaning to other words. They can act to tone words down or boost them up. In the latter case they are called “intensifying” adverbs. Take for example a day that is colder than usual. How would you describe such a day? You can “up the ante,” so to speak, and say that it is very cold . You can also diminish the quality of an adjective as well. You could say, for example, it is kind of cold … sort of cold … or moderately cold. The words that tone down the nature of the cold are also adverbs, but in this case they are called down-toners, as in (66). a. That's kind of funny but, ah, it was good fun. (Craig Thompson, 18) b. So the neighborhood's changing a lot but it's still fairly well mixed. (Shannon Ermak, 19) c. It was kind of confusing but a lot of fun. (Cheryl Choi, 12) Listen out on days that are either bitterly cold or burning hot. You may hear all kinds of adverbs.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,019

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,151 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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