Kielenkäyttäjien havainnot monitulkintaisista sananmuodoista teoksen Tatu ja Patu, elämä ja teot pohjalta
Bibliographic record
Abstract
Tutkimuksessa tarkastellaan kielenkäyttäjien havaintoja monitulkintaisista sananmuodoista. Aineistona on kysely, johon on vastannut kymmenen aikuista ja kymmenen lasta. Kyselyssä on kohtia Aino Havukaisen ja Sami Toivosen (2018) teoksesta Tatu ja Patu, elämä ja teot, joissa esiintyy kielen monitulkintaisuudella leikittelyä. Tutkimuksen on tarkoitus selvittää, havaitsevatko kielenkäyttäjät monimerkityksisiä sananmuotoja, sekä vertailla sitä, miten aikuisten ja lasten monitulkintaisuuksien havaitseminen eroaa toisistaan. Tutkimuksen teoria pohjautuu pääasiassa Klaus Laalon (1990) homonyymisten sananmuotojen luokitukseen. \n \nTutkimuksessa tarkastellaan monitulkintaisten sananmuotojen havaitsemista sellaisissa konteksteissa, joissa ne esiintyvät lastenkirjassa. Monitulkintaisuuskohdat esiintyvät neutraalissa kontekstissa, mikä mahdollistaa useamman kuin yhden tulkinnan. Kontekstilla on suuri merkitys monitulkintaisten sananmuotojen havaitsemisessa. Se yhtäältä mahdollistaa kaksi tulkintatapaa, mutta toisaalta vie joissain tapauksissa huomion pois toisesta mahdollisesta tulkintatavasta. Monimerkityksisyyden havaitseminen vaatii kontekstin tarkkaa ymmärtämistä. \n \nTuloksista käy ilmi, että kielenkäyttäjät havaitsevat monimerkityksisiä sananmuotoja, mutta siinä on eroa, millaiset monitulkintaisuustapaukset havaitaan. Jos monimerkityksisyyden havaitsemista häiritsee kuva tai muu seikka, joka vie huomion pois sanan toisesta merkityksestä, jää monimerkityksisyys monella vastaajalla huomaamatta. Aikuiset havaitsevat monimerkityksisiä sananmuotoja lapsia useammin erityisesti kohdissa, joissa on käytetty lapsille vierasta sanaa tai ilmausta tai joissa edellytetään jonkin muun kuin suomen kielen taitoa. Lapset myös luottavat tekstin pintarakenteeseen aikuisia enemmän, jolloin heiltä saattaa jäädä huomaamatta kontekstin luoma sanan toinen merkitys. Lisäksi kuva vie lapsilla huomion pois monitulkintaisuuden havaitsemista useammin kuin aikuisilla.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.072 | 0.023 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".