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Enregistrement W2618448041 · doi:10.25115/oralia.v19i1.7057

El discurso en el contexto de la interacción personal y con el entorno en literatura

2016· article· es· W2618448041 sur OpenAlexaff
Fernando Poyatos

Notice bibliographique

RevueOralia análisis del discurso oral · 2016
Typearticle
Languees
DomainePsychology
ThématiqueHealth, Education, and Physical Culture
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El estudio del discurso en diversas disciplinas suele ignorar muchos de los aspectos no verbales de la interacción personal y con el entorno –en cuyo ámbito se desarrolla nuestro hablar (en términos de lo que ocurre dentro y alrededor del discurso mismo)–, para empezar, desdeñando en él lo que no ha ocurrido como algo meramente incidental, contextual o marginal. Este trabajo, además de intentar corregir esa lamentable y empobrecedora realidad, muestra cómo el investigador, en un análisis experimental u observacional del discurso, o como estudioso de la literatura, se beneficiaría enormemente del prácticamente inexhaustible tesoro de material ilustrativo que ofrecen las literaturas creativas de las distintas culturas. Para ello se resumen brevemente una serie de perspectivas metodológicas necesarias en el estudio de las interacciones en general, identificando: los componentes personales y extrapersonales en el desarrollo de un encuentro, tanto cara a cara como con cuanto nos rodea; nuestra percepción sensorial y cómo las asociaciones sinestésicas fisiopsicológicas funcionan también como componentes del encuentro; los elementos sensibles e inteligibles que funcionan independientemente o en complejos dobles o múltiples; los calificadores de las actividades y no-actividades interactivas; y cómo los componentes de la interacción se relacionan con otros precedentes, simultáneos o siguientes, todo lo cual enriquece el estudio del discurso, siempre verbal-no verbal.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,387 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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