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Enregistrement W4379985861 · doi:10.1075/ll.22029.fed

Turn-taking in the interactive Linguistic Landscape

2023· article· en· W4379985861 sur OpenAlexafffund
Richard M. Feddersen, Grit Liebscher, Jennifer Dailey-O’Cain

Notice bibliographique

RevueLinguistic Landscape An international journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésConversationInteractivitySemioticsLinguisticsConversation analysisTurn-takingMeaning (existential)PairingMechanism (biology)SociologyCommunicationComputer scienceEpistemologyPhilosophyMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Building on Linguistic Landscape (LL) research that highlights its interactivity, we examine how interaction is a crucial element in the creation of meaning in the LL. Our analysis draws on the concept of turn-taking from conversation analysis, in applying the concept of turn , i.e. individual interactants’ contributions to conversation, and introducing its counterpart in the LL. Pairing this with the principles of geosemiotics and Ethnographic Linguistic Landscape Analysis (ELLA), we demonstrate that LLs can consist of interlinked semiotic turns that proceed similarly to turns of a conversation. Combining turn-taking, geosemiotics and ELLA encourages us to go beyond the fixation of ‘top-down’ vs. ‘bottom-up’ and ‘transgressive’ processes. Not only does the LL hold an ever-present possibility of an interactive response but we show that actors attend to the turn-taking mechanism that includes consistent approaches to dealing with discernible interactants, taking turns, and turn-design.

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)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,295 · 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'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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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