Corpus-based discourse analysis: from meta-reflection to accountability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent years have seen an increase in data and method reflection in corpus-based discourse analysis. In this article, we first take stock of some of the issues arising from such reflection (covering concepts such as triangulation, objectivity/subjectivity, replication, transparency, reflexivity, consistency). We then introduce a new ‘accountability’ framework for use in corpus-based discourse analysis (and perhaps beyond). We conceptualise such accountability as a multi-faceted phenomenon, covering various aspects of the research process. In the second part of this article, we then link this framework to a new cross-institutional initiative – the Australian Text Analytics Platform (ATAP) – which aims to address a small part of the framework, namely the transparency of analyses through Jupyter notebooks. We introduce the Quotation Tool as an example ATAP notebook of particular relevance to corpus-based discourse analysis. We reflect on how this notebook fosters accountability in relation to transparency of analysis and illustrate key applications using a set of different corpora.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,196 | 0,289 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,042 |
| Communication savante | 0,027 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».