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Enregistrement W7020670902

Metáforas gramaticales y coherencia en la conversación coloquial : primeras aproximaciones

2010· article· es· W7020670902 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueFAHCE-UNLP Institutional Repository Academic Memory (National University of La Plata) · 2010
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSpanish Linguistics and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de Buenos AiresTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésContext (archaeology)Period (music)PoetryLinguistic change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presentamos en este trabajo el resultado de una investigación cualitativa, descriptiva acerca del rol de la metáfora gramatical en la conversación coloquial. El corpus utilizado para este análisis está formado por 52 conversaciones coloquiales entre estudiantes universitarios de entre 20 y 28 años de edad, que forman parte del corpus del proyecto ECAr (Español Coloquial de Argentina). Partiendo de las nociones de coherencia y metáfora gramatical de la Lingüística Sistémico-Funcional (Halliday, 1994, 2004) se han analizado los textos en busca de tramos que contengan dichas metáforas en cantidad significativa para luego compararlos con tramos en los que no se descubren gran cantidad de metáforas gramaticales. La comparación se efectuó sobre la base de una encuesta en las que se les pidió a un grupo de estudiantes universitarios que ordenen los tramos teniendo en cuenta cuáles se entendían mejor, y de la armonía cohesiva de todos los fragmentos; además se calcularon la densidad léxica y la complejidad gramatical de los fragmentos seleccionados. El análisis de los datos nos permitió descubrir que, en general, los fragmentos que contienen gran número de metáforas gramaticales son percibidos por los sujetos encuestados como menos coherentes, lo cual podría deberse a que tienen menor armonía cohesiva y gran densidad léxica.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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