MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3151128203 · doi:10.1017/9781316882764.008

Utterances as Communicative Acts

2021· book-chapter· en· W3151128203 sur OpenAlexaff
Victor J. Boucher

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrainment (biomusicology)Hebbian theorySensory systemVocal learningComputer sciencePsychologyMotor learningFocus (optics)CommunicationCognitive scienceCognitive psychologyArtificial intelligenceNeuroscienceArtificial neural networkRhythmAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Utterances are communicative acts. They bear observable structures that relate to constraints on actions and the processing of sequences of actions. In viewing utterances this way, rather than as sentences on a page, it is essential to consider that oral communication rests on a basic speaker–listener parity, which is achieved through motor-sensory coupling. This coupling not only applies to articulatory-acoustic features but also, at a basic level, to multimodal information that binds to structures of motor speech and which serves to constitute semantic representations. Research on motor-sensory coupling is discussed with a focus on the adaptation of couplings with speech experience. These adaptations entail different types of learning, including reinforcement and supervised and Hebbian learning, that relate cortical and subcortical processes. Whereas motor-sensory coupling at cortical levels is well known, an outline of proposals is provided bearing on the role of subcortical systems. A process of neural entrainment is presented as a pivotal principle by which multisensory information couples to structures of motor speech.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,009

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,213 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge University Press eBooksMême sujetAction Observation and SynchronizationTravaux en français237 207