MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4235025613 · doi:10.1002/9781118611463.wbielsi143

Epistemics

2015· other· en· W4235025613 sur OpenAlexaff
Jack Sidnell

Notice bibliographique

RevueThe International Encyclopedia of Language and Social Interaction · 2015
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeConversationEpistemologyRelation (database)NaturalismPerspective (graphical)MultitudePsychologyConversation analysisSociologyComputer scienceCommunicationPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current research into epistemics in social interaction considers the various ways in which participants design their contributions and understand the contributions of others, in relation to a distribution of knowledge that is assumed to preexist. Following the work of John Heritage, this article suggests that a wide range of phenomena within this general domain of interactional organization can be understood through the central ideas of epistemic status and epistemic stance. Epistemic status refers to a distribution of knowledge among participants that is assumed to preexist and to the rights and entitlements that flow from it. Epistemic stance on the other hand refers to the multitude of ways in which a turn at talk can convey through the details of its design the differential knowledge entitlements of speaker, recipient, and other participants. These ideas have been developed, and are articulated here, within a conversation‐analytic framework: an approach to talk and social interaction that adopts a broadly naturalistic perspective, attempting to identify stable practices of conduct across different occasions and settings, with the goal of describing the underlying normative organization of interaction.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0070,019
Communication savante0,0120,017
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,011

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,279 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Encyclopedia of Language and Social InteractionMême sujetLanguage, Discourse, Communication StrategiesTravaux en français237 207