Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to reveal to what extent the diagrammatic iconicity (i.e., form-meaning correspondences which are created by relating similar sets of forms with similar sets of meanings [Peirce, 1955, p. 104]) of English phonaesthemes (e.g., gl- in glitter, glisten, and glow) could manifest primary iconicity (i.e., iconicity that involves a sufficient similarity between sign and referent to allow the understanding that the former stands for the latter [Sonesson, 1997]). To serve the aim, the current research conducts a test, using a multiple-choice task in which groups of native English and Korean speakers choose the meanings of phonaesthemes in sets of aurally-presented nonsense English phonaesthemic words. If primary iconicity is carried by a phonaestheme, then both native and non-native listeners should be able to report with some consistency the putative meaning of the nonsense phonaesthemic words. If, on the other hand, a form-meaning correspondence is carried by secondary iconicity (where the existence of the sign-relation, given by convention or by being explicitly pointed out, is the precondition for noticing the similarity between sign and referent [Sonesson, 1997]), then neither language group is expected to deliver high correct guessing rates. The result showed that the purported meanings of sk- and tw- were correctly guessed by the Korean-speaking participants only, and those of cl-, gl-, sw-, gr-, sn-, and sq- were correctly guessed by the English-speaking participants only. The purported meanings of sp- and tr- were correctly guessed by neither language group. These findings show that individual phonaesthemes possess varying degrees of (primary) iconicity.
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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 | 0,001 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».