Kertomuksen rakenne, evaluaatio ja kompleksisuus aikuisten käännekohtakertomuksissa
Notice bibliographique
Résumé
Tämän tutkielman tarkoituksena on kuvata yli 40-vuotiaiden aikuisten kirjoittamista ja verrata sitä lasten, nuorten ja nuorten aikuisten kirjoitelmiin. Tutkielmassa selvitetään, millaisia aikuisten käännekohtakertomukset ovat tekstityypiltään ja rakenteeltaan, kuinka paljon niissä on evaluaatiota ja millaista niiden sisältämä evaluaatio on. Lisäksi aikuisten tekstejä tarkastellaan kvantitatiivisesti niiden kompleksisuusarvojen avulla ja selvitetään, kuinka kompleksisia tekstit ovat T-yksikön keskipituuden ja kompleksisuusindeksin osalta ja mistä kompleksisuus johtuu. Kompleksisuutta verrataan nuorempien kirjoittajien teksteistä laskettuihin vastaaviin lukuihin. \n \nTutkimusaineistona ovat aikuisten käännekohtakertomukset, jotka on kerätty 2016–2017 internetissä kyselylomakkeen avulla. Tekstien keruun lisäksi on kysytty joitakin taustatietoja. Kertomuksia on yhteensä 25, joista 21 on naisten, 4 miesten kirjoittamia. Tekstejä on analysoitu ensin Labovin ja Waletzkyn (1967) kertomuksen analyysimallin mukaan, ja evaluaatiota on kuvattu aineiston pohjalta muodostuvien kategorioiden avulla. Lisäksi on määritetty, onko evaluaatio upotettua vai ulkoista. Kompleksisuusarvot on laskettu Edmonton Narrative Norms Instrumentin (ENNIn) laskentaohjeilla, joita on käytetty myös Pajusen ja Vainion (tulossa a) vertailuaineiston analyysissa. \n \nTutkimuksen keskeisimmät tulokset ovat ensinnäkin, että aikuisten käännekohtakertomukset eivät noudata Labovin ja Waletzkyn (1967) kertomuksen rakennemallia, vaan rakenneosat ovat monessa tekstissä hajaantuneet. Tekstit jakautuvat evaluaatiopainotteisiin ja rakenteeltaan tasapainoisiin teksteihin. Toiseksi, evaluaatiota on kaikissa teksteissä runsaasti. Evaluaatiokategorioista suurimmaksi muodostuvat pohdinta, kuvaus ja arvio. Muita kategorioita ovat mm. emootio, kognitio, tila ja erilaiset ajatuksia tai puhetta referoivat kategoriat. Evaluaatio on pääosin ulkoista ja 1. tason upotettua evaluaatiota. Kolmanneksi, aikuisten käännekohtakertomusten kompleksisuus vaihtelee. Sivulauseiden määrä vähenee ja infiniittisten rakenteiden määrä kasvaa, kun kompleksisuusindeksi kasvaa. Neljänneksi, aikuisten tekstit osoittautuvat vertailussa kompleksisemmiksi kuin nuorempien tekstit. Niin nuorten kuin yli 40-vuotiaidenkin aineistossa miehet kirjoittavat keskimäärin kompleksisemmin kuin naiset. Tämä tutkielma antaa viitteitä siitä, että kielellinen kehitys jatkuu mahdollisesti vielä pitkään aikuisuudessa.
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 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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,014 |
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 ».