Особливості генези та функціонування синестетичної метафори в оглядах українських страв та продуктів харчування (на матеріалі You Tube відео англійськомовних блогерів).
Notice bibliographique
Résumé
The article is devoted to the analysis of the synaesthetic metaphor peculiarities, i. e. its genesis and functioning within the conversational English-speaking Internet discourse. The synaesthetic metaphor is viewed as a result of synaesthesia which on the level of perception influences the inventory of the language means involved by the speaker. The object of the present study is the synaesthetic metaphor which finds its expression in the English-speaking Internet discourse, the subject of the research is the peculiarities of the synaesthetic metaphor genesis and functioning. The source of the investigated empirical material are video reviews of Ukrainian dishes and food given by English-speaking American, British, and Canadian bloggers (overall duration of 7 hours 47 minutes 33 seconds) uploaded onto YouTube video-sharing platform. Application of the continuous sampling method, componential analysis, descriptive and quantitative methods allow to single out 37 samples (47 uses in speech) of the synaesthetic metaphor, outline patterns of synaesthetic transfers and determine their productivity. The most productive pattern of the synaesthetic transfers singled out is the model “look –> touch”, less productive are the model “taste –> touch”, “taste –> appearance”, and “sound –> touch”. The least productive patterns of the synaesthetic metaphoric transfers are “taste –> smell”, “smell –> taste”, “smell –> touch”, “touch –> look”, and “look –> taste”. Apart from this, as a result of the synaesthetic transfers directions analysis, the place of contact and distant receptors in the process of perceptual information transmission is determined, where the sensory area of the touch acts as the most frequent source of perceptual features transmission, while the areas of visual and taste perceptions function in most cases as sensory sensation recipients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,091 | 0,115 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».