Fictive Deixis, Direct Discourse, and Viewpoint Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a renewed and more textured understanding of the relation between deixis and direct discourse, grounded in a broader range of genres and reflecting contemporary multimodal usage. I re-consider the phenomena covered by the concept of deixis in connection to the speech situation, and, by extension, to the category of Direct Discourse, in its various functions. I propose an understanding of Direct Discourse as a construction which is a correlate of Deictic Ground. Relying on Mental Spaces Theory and the apparatus it makes available for a close analysis of viewpoint networks, I analyze examples from a range of discourse genres - textual, visual and multimodal, such as literature, political campaigns, internet memes and storefront signs. These discourse contexts use Direct Discourse Constructions but usually lack a fully profiled Deictic Ground. I propose that in such cases the Deictic Ground is not a pre-existing conceptual structure, but rather is set up ad hoc to construe non-standard uses of Direct Discourse–I refer to such construals as Fictive Deictic Grounds. In that context, I propose a re-consideration of the concept of Direct Discourse, to explain its tight correlation with the concept of deixis. I also argue for a treatment of Deictic Ground as a composite structure, which may not be fully profiled in each case, while participating in the construction of viewpoint configurations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle