An interactional approach to conceptualising small talk in medical interactions
Notice bibliographique
Résumé
In medical interactions, it may seem straightforward to identify 'small talk' as casual or social talk superfluous to the institutional work of dealing with patients' medical concerns. Such a broad characterisation is, however, extremely difficult to apply to actual talk, and more specificity is necessary to pursue analyses of how small talk is produced and what it achieves for participants in medical interactions. We offer an approach to delineating a subgenre of small talk called topicalised small talk (TST), derived on the basis of conversation analytically-informed analyses of routine consultations involving orthopaedic surgeons and older patients. TST is a line of talk that is referentially independent from their institutional identities as patients or surgeons, oriented instead to an aspect of the personal biography of one (or both), or to some neutral topic available to interactants in any setting (e.g. weather). Importantly, TST is an achievement of both patient and surgeon in that generation and pursuit of topic is mutually accomplished. In an exploratory but systematic analysis, when this approach was applied to a purposive sample of surgeon-patient interactions, TST was much more prevalent in visits with White than African American patients. Accounts for possible ethnic differences in TST are suggested.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,046 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».