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Enregistrement W2753674011 · doi:10.5539/elt.v10n10p77

A Contextual Approach to the Study of Discourse Anaphoric Expressions: On the Probabilistic Nature of Theoretical Predictions

2017· article· en· W2753674011 sur OpenAlexvenueno aff
Mozhgan Madhkhan, Mojtaba Mousavi

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbiguitySalience (neuroscience)NarrativeLinguisticsDiversity (politics)PsychologyContext (archaeology)PredictabilityProbabilistic logicTask (project management)Action (physics)Cognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligenceSociologyMathematicsHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anaphoric expressions are among the most frequent language forms which depend on context for their resolution. Among efforts made in theorizing referential choice, distance approaches take into account how accessibility/continuity is reflected by choice of referring expressions. The thing is that individual’s choices are made under major and minor influences which affect the variable predictability of anaphoric expressions. In order to investigate the variability of individual writings in a free writing task (the present paper aims to investigate the variability of individual writings in terms of the use of anaphoric expressions in a free writing task). Narrative data was collected from 10native writers (of English/Persian in University of Isfahan) by presenting them a seven-minute soundless action movie and asking them to narrate its story. The results show a fair degree of diversity in varying frequencies of pronouns and Full NPs. It is suggested that diversity might be caused by two factors: referential strategies of text producers who consider the helping role of context as well as the degree of referential distance, referential ambiguity and salience.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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