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Enregistrement W6986824962

Report on the first International Summer Institute for Interactional Linguistics at the IDS Mannheim, 18th – 23rd of July 2022

2023· article· en· W6986824962 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePublication Server of the Institute for German Language (Institute for German Language) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanConversationApplied linguisticsConversation analysisOrder (exchange)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first International Summer Institute for Interactional Linguistics (henceforth ISIIL) took place from July 18 to 23 at the Leibniz-Institute for the German Language (IDS) in Mannheim, Germany. The local organizers, Arnulf Deppermann and Alexandra Gubina, collaborated with five other facilitators in preparing this Summer Institute: Emma Betz (University of Waterloo), Elwys De Stefani (University of Heidelberg & KU Leuven), Barbara A. Fox (University of Colorado), Chase Raymond (University of Colorado) and Jörg Zinken (Leibniz-Institute for the German Language, Mannheim). The goal of ISIIL was to bring together both early-career researchers and established scholars from the fields of Conversation Analysis (CA) and Interactional Linguistics (IL) in order to foster the development of new skills for doing research using IL. The participants and organizers had diverse backgrounds, both in terms of their research interests (e.g., classroom interaction, second language acquisition, cross-linguistic comparison, particles, grammar-in-interaction) and institutional affiliations, with many participants from institutions from around Europe (i.e., Belgium, Denmark, England, France, Germany, Norway, Sweden, Switzerland) as well as overseas (Canada, U.S.A., South Africa). Because of the compact nature of the Institute, the advanced topics covered, as well as the original research projects the participants would engage in, participation was limited to 24 participants, selected on the basis of their prior training and experience in CA/IL.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2250,134

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 GPT0,342
Écart entre enseignants0,288 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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