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Enregistrement W2776386282 · doi:10.5539/ijel.v8n2p115

Insights into CDA: Socio-cognitive Cultural Approach

2017· article· en· W2776386282 sur OpenAlexvenueno aff
Nidaa Hussain Fahmi Al-Khazraji

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)Indeterminacy (philosophy)Coherence (philosophical gambling strategy)Interpretation (philosophy)Computer scienceEpistemologyFunction (biology)Discourse analysisLinguisticsArtificial intelligenceMathematicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overall purpose of the study is to make visible various aspects of CDA. It presents various approaches to discourse analysis and critical discourse analysis to justify the adoption of certain models over others. A general theoretical account of the various influential approaches to the text will be presented first, followed by a critical approach next to arrive at their range of usefulness as a means to an end. Besides the absence of a general terminological consensus among text linguists, the fact is that there is no one generally accepted theory of discourse analysis that undertakes to provide the complete analysis of texts. While all text analysts acknowledge the fact that a text has structure, coherence, function, organisation, character and development, their approaches differ as to how each of these properties is realised and mutually related to other properties, hence the advantages of the eclectic approach which provides for the necessary step of integrating a variety of compatible systems of discourse analysis whenever these are found useful and adaptable to the requirements of each study. Such an approach, while lessening the problems of indeterminacy and partiality, remains just one model yielding one specific interpretation. However, variation in interpretations is resorvable and can ultimately be made definitive given a text and the same vital background information and approache(s).

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)0,055
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,285 · 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.

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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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