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Enregistrement W3206812422 · doi:10.58997/jgm.v2i1.8

Semantic Reduction of Spirits and Monsters

2021· article· en· W3206812422 sur OpenAlexafffund
Steven Engler

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Gods and Monsters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGothic Literature and Media Analysis
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesMount Royal University
Mots-clésMeaning (existential)MonsterInterpretation (philosophy)Representation (politics)EpistemologyNarrativeSemantics (computer science)Value (mathematics)SociologyLinguisticsPhilosophyComputer scienceLiteratureArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the semantics of spirits and monsters with reference to the Brazilian spirit-incorporation religion of Umbanda (and secondarily to the monster studies literature). Semantics is the study of meaning. The most common, and common-sense, view of meaning roots it in reference, in representation, in signification, in how words match up with things. This article argues that an alternative semantic theory – seeing meaning in interpretation rather than representation – has greater value for making sense of spirits, monsters and gods. The article first characterizes these competing theories of meaning, then discusses problems with the representational assumptions of monster studies, and finally proposes the concept of “semantic reduction” as a tool for interpreting Umbanda’s spirits (and by extension, monsters and gods). This concept notes how attempts to interpret spirits soon run into the expected, the constrained, the pre-established, the scripted. The speech and actions of spirits are semantically reduced because their meanings are constrained and delimited: the semantic networks that constitute these meanings are bound by the religion’s ritual, doctrinal, narrative, institutional and material frames. Making sense of spirits, monsters, and gods is no different than making sense of human beings in “normal” contexts, except for the additional methodological challenge of learning to take account of the former’s unusual contexts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,019
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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