A variationist analysis of modifiers in cooking shows
Notice bibliographique
Résumé
“[A]mong the many symbolic resources available for the cultural production of identity, language is the most flexible and pervasive.” (Bucholtz & Hall, 2003, p. 369) This study explores how food celebrities (re)produce (gender, class, cultural) identities through variant choice. The corpus (3,704 adjectival heads) derives from 20 hours of televised cooking shows from 12 food celebrities from Canada, England, and the USA. The chefs are classified in five gendered culinary personas (male: chef-artisan, gastro-sexual, environmentalist; female: pin-ups and homebodies) following Johnston, Rodney and Chong’s categorization (2014). The two linguistic variables examined are degree modifiers preceding adjectives: intensifiers (really great, pretty sticky), and attenuators (a bit cold, a little different), as well as gradable adjectives (nice, beautiful). I use multivariate analysis to measure linguistic (syntactic position and adjective type) and social (gender, country, and food) correlations, as well as qualitative methods informed by work in the growing field of Food Studies (Ashley, Hollows, Jones & Taylor, 2004; Johnston et al., 2014; Naccarato & LeBesco, 2012, Prescott, 2012). The results indicate that the intensification rates (29 %) and the three most frequently used intensifiers (really, very and so) in televised cooking shows are similar to those found by other studies (e.g., Ito & Tagliamonte, 2003; Tagliamonte, 2008; Tagliamonte & Roberts, 2005). However, different from previous findings, the nice and construction takes the fourth place of frequency, attenuators appear well distributed and with an important role as food and cooking gradators as well as markers of culinary control. The results also reveal that −ly intensifiers mark masculinity among chefs, HEDONIST VALUE adjectives indicate sensual femininity among pin-ups, and really and TASTE adjectives are instruments of adequation (Bucholtz & Hall, 2005) used by gastro-sexuals to assimilate to homebodies. Although the skew towards ‘positivity’ is unmarked and common across languages (Rozin, Berman & Royzman, 2012), the analysis suggests that it may serve a purpose in the construction of cooking shows as ‘fantasies of transformation.’ Finally, this paper exemplifies how sociolinguistic and variationist analysis can help decode social hierarchies and constructs within fields and societies.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».