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Enregistrement W7016110453

Verbal irony comprehension in middle school age children and adults in Polish and English discourse

2016· dissertation· en· W7016110453 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeriousnessIronyPerspective (graphical)ComprehensionInterpretation (philosophy)Relevance (law)Literal (mathematical logic)SarcasmLiteral and figurative language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to examine Polish and Canadian children’s and adults’ attention to two potential cues to ironic intent: 1) interpretive perspective (addressee versus bystander), and 2) parties present (speaker, addressee, and bystander). Polish participants were 36 9- to 10-year-olds and 36 adults recruited from schools in Poland. Canadian participants were matched from an existing dataset. Participants watched 9 videos containing ironic criticisms, literal criticisms, and literal compliments. Video characters criticized/complimented a present or absent addressee either with or without a bystander in three conditions: private evaluation, public evaluation, and gossip. Participants judged speaker’s intent and humour from the addressee’s perspective, and/or the bystander’s perspective. Interpretative perspective served as a cue to verbal irony only among Canadian adults, who rated ironic criticisms more mean and more serious when interpreting these statements from the addressee’s perspective versus the bystander’s perspective. The number of parties present influenced interpretation of irony’s seriousness for Polish adults, but not their Canadian counterparts. Polish adults rated public ironic criticisms as less serious compared to private ironic criticisms, while Canadian adults rated the conditions similarly. The results show that the relevance of cues in interpreting ironic criticisms is influenced by age and culture.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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