Character perspective shift sequences and embodiment markers in signed and spoken discourse
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this study is to present a distributional portrait of forms of character-perspective sequences as produced by LSQ ( Langue des signes québécoise ) signers and Quebec French speakers, in relation to corporal and grammatical marking in a set of recorded discourses. Among the forms we examine are grammatical, corporal and rhythm markers. As for the types of character perspective shift examined, we focus on the nature of the event that is being enacted: speech, thought, action or gesture. The dataset employed in the study consists of short, elicited narratives using video sketches as stimuli. Both Deaf signers and French speakers were asked to describe short scenarios that were displayed without any signing or speech. Half of the stimuli were constructed from a series of factual events containing no emphatic reactions or actions, while the other half included emphatic elements. Twenty-four narratives produced by these two groups were transcribed and coded using ELAN to determine the distribution of character perspective shift sequences (CPS) used in terms of presence (duration) and frequency (occurrences). Further markers were also identified in terms of frequency, which was then analyzed with a factorial ANOVA statistical model. The overall finding of this study is that CPS is used in both language groups, despite their varying results in terms of the distribution of frequency and markers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».