ub.xmlui.mirage2.page-structure.muninLogoub.xmlui.mirage2.page-structure.openResearchArchiveLogo
    • EnglishEnglish
    • norsknorsk
  • Velg spraaknorsk 
    • EnglishEnglish
    • norsknorsk
  • Administrasjon/UB
Vis innførsel 
  •   Hjem
  • Fakultet for humaniora, samfunnsvitenskap og lærerutdanning
  • Institutt for språk og kultur
  • Artikler, rapporter og annet (språk og kultur)
  • Vis innførsel
  •   Hjem
  • Fakultet for humaniora, samfunnsvitenskap og lærerutdanning
  • Institutt for språk og kultur
  • Artikler, rapporter og annet (språk og kultur)
  • Vis innførsel
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Deep dives into big data: Best practices for synthesis of quantitative and qualitative analysis in Cognitive Linguistics

Permanent lenke
https://hdl.handle.net/10037/19158
DOI
https://doi.org/10.1075/rcl.00023.jan
Thumbnail
Åpne
article.pdf (450.0Kb)
Akseptert manusversjon (PDF)
Dato
2019-08-20
Type
Journal article
Tidsskriftartikkel
Peer reviewed

Forfatter
Janda, Laura Alexis; Lu, Wei-Lun; Kudrnáčová, Naděžda
Sammendrag
The six articles in this special issue are exemplary studies that profile the current state-of-the art in cognitive linguistics, namely the synthesis of quantitative and qualitative linguistic analysis. This introduction is an opportunity to take stock of where cognitive linguistics started out, what kinds of approaches have been developed,andhowwehavearrivedatasynthesisinwhichempiricalexploration informs the interpretation of language phenomena.
Forlag
John Benjamins Publishing
Sitering
Janda.; LA, Lu, W.L.; Kudrnáčová, N. (2019) Deep dives into big data: Best practices for synthesis of quantitative and qualitative analysis in Cognitive Linguistics. Review of Cognitive Linguistics, 17, (1), 1-6
Metadata
Vis full innførsel
Samlinger
  • Artikler, rapporter og annet (språk og kultur) [1472]
© John Benjamins Publishing Company

Bla

Bla i hele MuninEnheter og samlingerForfatterlisteTittelDatoBla i denne samlingenForfatterlisteTittelDato
Logg inn

Statistikk

Antall visninger
UiT

Munin bygger på DSpace

UiT Norges Arktiske Universitet
Universitetsbiblioteket
uit.no/ub - munin@ub.uit.no

Tilgjengelighetserklæring