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Enregistrement W2942097318 · doi:10.16995/dscn.287

Illuminating Systemic Functional Grammatics (Theory) as a Viable Tool of Digital Humanities

2019· article· en· W2942097318 sur OpenAlexvenueno aff
Taofeek Dalamu

Notice bibliographique

RevueDigital Studies / Le champ numérique · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital humanitiesComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of the study is the application of Systemic Functional Grammatics (SFG) to text as a facility of meaning-making. Having provided a wide room for technological devices to read and account for elements of a text, it portrays the exercise within the scope of Digital Humanities (DH). The theory, championed by Halliday, describes a text from its systemic configurations to chain structures and social relationship frameworks. To explain the weight of SFG as an interface between text and technology, the author chose a poem, ‘Area Boy’, in which three perspectives of the mood system, thematic system, and transitivity system are instrumental to expose its nuances. The approach was followed by correlating the three systems together as a comparative analysis. The study reveals that ‘Area Boy’ operates in declarative clauses with heavy utilization of Subject and Finite. These are organized in marked themes. The contents of the text are represented in material processes (e.g. spent) with supports from both mental (e.g. remember) and verbal (e.g. said) processes. Some of the processes along with circumstances (e.g. Of washing …, Now that …) recur as repetitions for emphatic and enhancement purposes. On the one hand, the article concludes that SFG can assist in interpreting textual elements to generate meaning potential. On the other hand, through the SFG’s metafunctional applications to ‘Area Boy’, one can suggest that the society should give a helping hand to the less privileged. Such a behavior can eradicate vices experienced through the ‘Area Boys’ from the society. Cette étude se focalise sur l’application de la grammaire fonctionnelle systémique (GFS) à des textes comme moyen de facilitation de la création de sens. Ayant pourvu une large marge pour des dispositifs technologiques pour lire et justifier des éléments d’un texte, cette étude présente la mise en pratique dans le cadre des Humanités numériques (HN). Cette théorie, promue par Halliday, décrit un texte, de ses configurations systémiques à ses structures de la chaîne et structures des relations sociales. Pour expliquer la signification de GFS comme interface entre texte et technologie, cet auteur se sert du poème « Area Boy », où trois perspectives du système de mode, du système thématique et du système de transitivité ont des rôles déterminants dans l’exposition des nuances de GFS. Nous avons ensuite fait une analyse comparative en corrélant les trois systèmes ensemble. Cette étude révèle que « Area Boy » fonctionne en des propositions déclaratives avec une utilisation intensive du Sujet et du Fini. Elles sont organisées en thèmes indiqués. Les contextes du texte sont représentés par des processus matériaux (par exemple, spent) avec des soutiens des processus mentaux (par exemple, remember) et verbaux (par exemple, said). Certains des processus, ainsi que des circonstances (par exemple, Of washing…, Now that…), se reproduisent en tant que répétitions pour des raisons emphatiques et appuyées. D’un côté, cet article affirme que GFS peut aider à l’interprétation des éléments textuels pour produire du potentiel de signification. De l’autre côté, à travers des applications métafonctionnelles de GFS à « Area Boy », on peut suggérer que la société doit donner un coup de main aux moins privilégiés. Un tel comportement peut éradiquer les vices venant de la société et ceux vécus par les « Area Boys ». Mots-clés: « Area Boy »; Humanités numériques; système de mode; Grammaire fonctionnelle systémique; système thématique; système de transit

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)0,005
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,049
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,184 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
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