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Enregistrement W4389976710 · doi:10.1017/9781108974004.008

Irony as Social Work: Opposition, Expectation Violation, and Contrast

2023· book-chapter· en· W4389976710 sur OpenAlexaff
Herbert L. Colston

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotions and Moral Behavior
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIronyOpposition (politics)Contrast (vision)Social psychologySociologyPolitical scienceEpistemologyPsychologyPhilosophyLinguisticsComputer scienceLawArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter argues that irony in language emerges as an exquisite form of social work, through the operations of opposition, expectation violation, and contrast. Among all the different and varied figurative forms, irony may be particularly well suited in helping us form a sense-of-self that aligns with other people’s expectations, connect with other people, and manage our positions in social networks and hierarchies. Verbal irony’s oppositionality can lead to an expression of a violation of expectations on a speaker’s part through various methods (e.g., echo, pretense, allusional pretense, salience, contrast). But irony does more by providing speakers with a way to express their attitudes about different situations (e.g., agreeing or disagreeing with some other person’s attitude). Hearing irony may also help people form attitudes about the ironic speakers (e.g., finding the use of sarcasm as funny, clever, boorish). Thinking of irony as social work highlights the utility of this figure in delicately dealing with a wide range of interpersonal circumstances in everyday life.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 GPT0,264
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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