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Enregistrement W4319790106 · doi:10.1177/16094069231156343

Linguistic Characteristics of Texts: Methodological Notes on a Missed Step in Critical Discourse Analysis

2023· article· en· W4319790106 sur OpenAlexaff
Camelia López‐Deflory, Amélie Perron, Margalida Miró‐Bonet

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical discourse analysisDimension (graph theory)Construct (python library)LinguisticsDiscourse analysisMeaning (existential)SociologySet (abstract data type)Field (mathematics)Linguistic analysisEpistemologyComputer sciencePhilosophyPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical discourse analysis is a set of theoretical and methodological devices used to analyze and challenge how we construct reality by looking for meaning behind words. The process of conducting critical discourse analysis is complex and, in the field of nursing research, is often carried out without regarding the different dimensions entwined in discourse. In this vein, the dimension that concerns the linguistic characteristics of texts is a highly informative one, but all too often left out of study results by researchers in nursing. This article aims to present some methodological notes of our experience conducting an analysis of linguistic characteristics within a critical discourse analysis doctoral research. We discuss the theoretical and methodological reasons why these characteristics should be widely recognized as a fundamental dimension in the framework of critical discourse analysis. We propose general recommendations to make this dimension of analysis more easily accessible and encourage other critical researchers to include the analysis of linguistic characteristics of texts in their research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,665
Tête enseignante GPT0,650
Écart entre enseignants0,015 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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