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Enregistrement W4365512118 · doi:10.1017/s0022226723000117

Attack of the snowclones: A corpus-based analysis of extravagant formulaic patterns

2023· article· en· W4365512118 sur OpenAlex
Stefan Hartmann, Tobias Ungerer

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Linguistics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalientPhenomenonProductivityInterpersonal communicationLinguisticsEpistemologySemantics (computer science)SociologyComputer scienceArtificial intelligenceSocial sciencePhilosophyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of ‘snowclones’ has gained interest in recent research on linguistic creativity and in studies of extravagance and expressiveness in language. However, no clear criteria for identifying snowclones have yet been established, and detailed corpus-based investigations of the phenomenon are still lacking. This paper addresses this research gap in a twofold way. On the one hand, we develop an operational definition of snowclones, arguing that three criteria are decisive: (i) the existence of a lexically fixed source construction; (ii) partial productivity; (iii) ‘extravagant’ formal and/or functional characteristics. On the other hand, we offer an empirical investigation of two patterns that have often been mentioned as examples of snowclones in the previous literature, namely [ the mother of all X] and [X BE the new Y]. We use collostructional analysis and distributional semantics to explore the partial productivity of both patterns’ slot fillers. In sum, we argue that the concept of snowclones, if properly defined, can contribute substantially to our understanding of creative language use, especially regarding the question of how social, cultural, and interpersonal factors influence the choice of more or less salient linguistic constructions.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,300 · 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