Notice bibliographique
Résumé
Views on the role of metaphor in language have varied ever since Aristotle discovered it and described its features. Traditional accounts of metaphor have seen it as a form of comparison or substitution for literal language, or else a “deviant” form of semantics. This situation changed in the twentieth century, starting with the work of I. A. Richards and the early gestalt psychologists, who put forward arguments and evidence that led, by the later part of the century, to the view that metaphor was more than a digression from literal language; rather, it was a trace of how meaning and concepts are formed. The major models that are derived from this perspective are generally discussed under the rubrics of “interaction,” “projection,” and “blending.” Each model can be described as a “unidirectional” one, since it posits essentially that metaphor is the result of enlisting concrete vehicles in order to shed light on (and even construct) abstract topics. By and large, these models have not entertained the possibility that metaphor is actually a “bidirectional” process, not only enlisting concrete vehicles to guide abstract conceptualization but also the reverse: abstract topics allow us to understand the vehicles. In other words, the parts of a metaphor implicate each other in tandem. This article will argue for a bidirectional model of metaphor. Such a model has implications for both linguistics and psychology — mainly, that the traditional view of metaphor as a process that makes abstractions understandable through vehicles or source domains may be moot, even though it might have practical functions and validity in specific instances of cognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,023 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».