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Enregistrement W3043200535 · doi:10.3968/11785

Metaphor and Framing in Cognition and Practice: Take Metaphors for AIDS as Examples

2020· article· en· W3043200535 sur OpenAlexvenueno aff
Ying Chen, Junzi Zhou

Notice bibliographique

RevueStudies in literature and language · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaphorFraming (construction)SketchGeneralityConceptual metaphorCognitionSalience (neuroscience)EpistemologyFraming effectPsychologySociologyLinguisticsCognitive psychologySocial psychologyComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The notion of “framing” as an important function of metaphor can be applied to the related perspective: cognitive and practice-based. We analyze these perspectives by applying it to a corpus-based study according to Corpus of Contemporary American English (COCA) and English Web 2015 (enTenTen15) Corpus in Sketch Engine of illness-related for AIDS concordances and collocations and demonstrate its value to both theory and practice. By analyzing the data which includes violence-related metaphors for AIDS and through the application of this framework, we can find that there are merits in applying the notion of framing at different levels of generality in metaphor analysis (conceptual metaphors and linguistic metaphors), so that we can have a deeper understanding of cognition and framing in AIDS. Metaphor has characteristics of salience and mutual reactions, therefore, this article tries to study metaphor from the perspective of frame theory so that it can provide a new angle for researching metaphor. According to theoretical and practical advantages of taking two levels into account when considering the use of metaphor for communicating about sensitive topics such as AIDS and people’s positive, negative or neutral attitudes towards AIDS. We emphasize that there is a need for “rich” definition of framing when evaluating, comprehending and commenting.

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)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,017
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,328 · 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
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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