Culinary Recipes as a Textual Genre: An Analysis of Their Structure and Procedural Instructions
Notice bibliographique
Résumé
Culinary recipes have only recently been studied as a distinct textual genre (Cornbleet & Carter, 2001; Garzone, 2017). Recognisable by their structured format (Baker, 2006), they have bipartite structures and occupy a unique linguistic space that cannot be fully integrated into General English text types (Norrick, 1983). Their language is highly typified and reflects the effects of digital transformation. The text of a recipe may be selected from cookery books or online, and its choice is based on the author’s perceived reliability adopting an accurate linguistic code, literary genre conventions, and specialised indices. The textual interpretation of a recipe involves a mental reconstruction of the process of preparing edible products, from the inference of its presupposed truthfulness to the sense of readiness required to carry it out practically. Food recipes are therefore analysed in this paper as organised models of texts (Enkvist, 1981). The study examines a mini-corpus of recipes from Jamie Oliver’s cookbook, Jamie’s Great Britain: Over 130 Reasons to Love Our Food (2011), and his popular website, considering two research questions: 1) How do recipes function as structured models in their rhetorical patterns to facilitate the reader’s understanding and execution of the instructions? 2) How does the verb “put” convey procedural instructions?
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».