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Enregistrement W2990018920 · doi:10.1075/ahs.10.03dol

‘I hope you will excuse my bad writing’

2019· book-chapter· en· W2990018920 sur OpenAlexaffabout
Stefan Dollinger

Notice bibliographique

RevueAdvances in historical sociolinguistics · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcuseEmigrationLiteracyOralityVariety (cybernetics)RhetoricLinguisticsHistoryComputer scienceLawPolitical sciencePhilosophyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter introduces a new resource, the Petworth Emigration to Canada Corpus (PECC), which consists of some 90,000 words of letters from Southern English emigrants to Canada in the 1830s. Empirically, the chapter addresses the change from first person shall to will in a multi-variety comparison with logistic regression modelling that. Results suggest linguistic “drift” antedates mass literacy which is therefore more unlikely to be responsible for the change (as suggested in McCafferty and Amador-Moreno 2014 ) than hitherto assumed. It also addresses the degree of orality of the Petworth letters and suggests a conceptual distinction between and differential treatment of short-distance and long-distance letter data. Finally, CanE is accessed as more innovative in the use of first person will than has traditionally been assumed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,053

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 GPT0,311
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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