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Enregistrement W3034765773 · doi:10.24908/iqurcp.14025

Prosody of Ojibwe Discourse Markers

2020· article· en· W3034765773 sur OpenAlexvenueno aff
Sonja Frazier

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSentenceLinguisticsProsodyDiscourse markerHeadlineActive listeningPragmaticsConversationNarrativeComputer sciencePsychologyCommunicationPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discourse markers (DMs) are optional, sequentially dependent sentence-initial items (Schiffrin, 1987) that are used to bracket units of talk (e.g. oh, well, because, y’know, now ). This research aims to better understand Ojibwe DMs which typically occur as the first or second element of a sentence (Fairbanks, 2016). The proposed analysis seeks to understand the prosody of Ojibwe DMs broadly and specifically their use in narrative structure. The data is drawn from Gakina Dibaajimowin Gwayakwaawan ( All Teachings are Correct ) by Nancy Jones, 2013. The analysis was done by using the programs Audacity and PRAAT to identify individual sentences and their pitch prominences. Through careful listening and pitch tracking, prosodic properties of DMs were found to indicate the following:
 
 DMs attract the most prominent pitch in the sentence.
 DMs are used by the speaker to attract the hearer’s attention; in this sense they are interactional (Franks-Job, 2006).
 DMs are used by the speaker to structure the narration; as such they interact with topic changes and emphasis (Lenk, 1998)
 
 This study creates a more complex picture of Ojibwe DMs and adds to our understanding of the language.
 References:
 Fairbanks, B. 2016. Ojibwe Discourse Markers. University of Nebraska Press.
 Franks-Job, B. 2006. A dynamic-interactional approach to discourse markers. In Approaches to discourse particles, K. Fischer (ed.) pp. 395–413. Amsterdam: Elsevier.
 Lenk, U. 1998. Discourse markers and global coherence in conversation. Journal of Pragmatics 30(2):246-257
 Ogimaawigwaebiik [Nancy Jones] 2013. Gakina Dibaajimowin Gwayakwaawan. In Dibaajimowinaan; Anishinaabe Stories of Culture and respect ; Nigaanigiizhig [Jim Saint-Arnold] (ed.), Great Lakes Indian Fish & Wildlife Commission, 9-10.
 Raso, Tommaso. 1996. Prosodic constraints for discourse markers. Spoken Corpora and Linguistic Studies. In Spoken Corpora and Linguistics Studies , T. Raso & H. Mello (eds.) 411-467. Benjamins: Amsterdam.
 Schiffrin, D. 1987. Discourse Markers. doi: 10.1017/cbo9780511611841.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2020
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