MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2590915167 · doi:10.5539/ells.v7n1p86

A Study of Verbal Humor in Sitcom The Big Bang Theory from the Perspective of Memetics

2017· article· en· W2590915167 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoli Bao

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInner Mongolia University for NationalitiesInner Mongolia University
Mots-clésMemeticsPerspective (graphical)Humor researchPsychologyCognitive psychologyEpistemologySocial psychologyComputer scienceArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Verbal humor has always been in hot discussion in the academic field recently. The Big Bang Theory is a popular American sitcoms. The show is primarily centered on five characters living in Pasadena, California. The greekiness and intellect of the four men are contrasted for comic effect with Penny’s social skills and common sense. On the basis of the previous study, this thesis tries to analyze verbal humor in sitcom The Big Bang Theory from the perspective of Memetics. Firstly, the article introduces the general definition and features of verbal humor, and gives us a general overview of the memetic theory. Secondly, the article concentrates on the causes of humor generation and the process of humor generation from perspective of memetics. Lastly, the author hopes this article can help us to appreciate verbal humor in English sitcoms.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,288

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language and Literature StudiesMême sujetHumor Studies and ApplicationsTravaux en français237 207