Reframing: parole composte e social media
Notice bibliographique
Résumé
La rivoluzione digitale e la pandemia hanno contribuito ad arricchire il vocabolario delle diverse lingue in modo consistente e rapido (Thorne 2020; Roig–Marín 2021). Nella creazione di parole nuove, metafore e metonimie giocano spesso un ruolo chiave (Benczes 2006); in particolare, in lingua inglese, è il caso delle parole composte a base metaforica o metonimica – compounds (Algeo 1991; Benczes 2005). Alcune di queste nuove coniature in inglese si sono allineate a un framing concettuale pre-esistente a connotazione negativa, come per esempio greenwash, sportwash, happy-wash sulla falsariga di brainwash. Altre hanno proposto un reframing. È il caso del sostantivo ‘caremonger(ing)’ che proprio durante la pandemia, sui social network, ha generato una ‘contro’ narrativa rispetto alla tendenza del momento a diffondere allarmismi ‘scaremonger/ing’, collocandosi all’interno di un modello a base metaforica di compound dispregiativi a partire dal lessema ‘-monger’, letteralmente ‘commerciante/venditore’, ma molto produttivo specie in senso figurato (warmongering, hatemongering, wordmongering) fin dal XVI secolo come attestato dall’OED. Lanciato via Facebook, da Toronto (Canada), nel marzo 2020, ‘caremonger(ing)’ emerge per indicare l’incoraggiamento di gesti di solidarietà durante il Covid-19 e si concretizza subito come movimento sociale coinvolgendo oltre 190mila persone (Seow, McMillan et al. 2021). In questo contributo si intende analizzare il compound nella relazione semantica tra i due elementi che lo compongono, nell’aspetto fonologico, nel ribaltamento semantico o implicit irony (Partington 2010) da cui si origina rispetto ad altri compound da ‘-mongering’ e nel relativo reframing concettuale che propone, inclusi aspetti della sua diffusione, tramite hashtag, all’interno di una comunicazione prettamente digitale.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».