Notice bibliographique
Résumé
In this paper, I argue for an approach which treats perspective-taking and viewpoint as conceptual patterns prompted by a range of linguistic forms. I show that commonly discussed perspective-taking phenomena cannot be represented in sufficient depth by looking, on the one hand, at local sentence-level issues of disambiguation and, on the other hand, at the “common ground” explanations pertaining to some global communicative context. At the same time, I show that viewpoint phenomena are pervasive in language, rather than being limited to specific instances. The main argument is that in most instances linguistic expressions represent multiple viewpoints, rather than just one, and that these multiple viewpoints form coherent networks. The paper analyses a number of examples to explicate the nature of viewpoint networks and the mechanisms which lead to interpretation of discourse on their basis. To illustrate these points, I discuss examples from discourse, constructions which specialize in profiling viewpoint configurations (for example, various forms of reported speech, etc.), and grammatical forms (such as tense, pronouns, and determiners). The argument is additionally supported by data from gesture and newly emerging forms of online communication.This article is part of the special collection: Perspective Taking
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,030 |
| Communication savante | 0,008 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».