論文の概要: Words as Gatekeepers: Measuring Discipline-specific Terms and Meanings in Scholarly Publications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09676v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 18:01:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 17:58:51.964751
• Title: Words as Gatekeepers: Measuring Discipline-specific Terms and Meanings in Scholarly Publications
• Title（参考訳）: 門番としての言葉 : 学術出版における専門用語と意味の測定
• Authors: Li Lucy, Jesse Dodge, David Bamman, Katherine A. Keith
• Abstract要約: 我々は学術用語を専門的な語型と感覚として定義する。 我々は、解釈可能な情報理論の指標を用いて、数百の分野にまたがる有病率を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.443742417911352
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scholarly text is often laden with jargon, or specialized language that divides disciplines. We extend past work that characterizes science at the level of word types, by using BERT-based word sense induction to find additional words that are widespread but overloaded with different uses across fields. We define scholarly jargon as discipline-specific word types and senses, and estimate its prevalence across hundreds of fields using interpretable, information-theoretic metrics. We demonstrate the utility of our approach for science of science and computational sociolinguistics by highlighting two key social implications. First, we measure audience design, and find that most fields reduce jargon when publishing in general-purpose journals, but some do so more than others. Second, though jargon has varying correlation with articles' citation rates within fields, it nearly always impedes interdisciplinary impact. Broadly, our measurements can inform ways in which language could be revised to serve as a bridge rather than a barrier in science.
• Abstract（参考訳）: 学術的なテキストはしばしば、規律を分割する専門的な言語であるジャーゴン(jargon)で語られる。 BERTをベースとした単語感覚誘導法を用いて,各分野にまたがる多用性に富んだ追加語を見つけることで,語型レベルで科学を特徴付ける過去の研究を拡張した。 我々は学術用語を規律固有の単語タイプと感覚として定義し,解釈可能な情報理論的指標を用いて数百分野にわたってその頻度を推定する。 我々は,科学および計算社会言語学における我々のアプローチの有用性を,二つの重要な社会的意味を浮き彫りにすることで実証する。 まず、オーディエンスデザインを計測し、ほとんどの分野が汎用雑誌の出版時のジャーゴンを減少させるが、他の分野よりも多くのことをするものもある。 第二に、ジャーゴンは分野内の記事の引用率と異なる相関関係を持つが、ほぼ常に学際的影響を阻害する。 広くは、我々の測定は、科学の障壁ではなく、橋として言語を改定する方法を知ることができる。

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