Notice bibliographique
Résumé
Introduction This chapter describes a language-specific solution to a generic and likely universal interactional issue – how to show that the current utterance is occasioned by and should be understood by reference to something other than the immediately preceding talk. While the default way of connecting an utterance to a prior one is by placing it immediately after the targeted turn (Sacks 1987, 1995; Sacks et al . 1974), on occasion interlocutors find themselves in need of showing that their current turn is noncontiguous with what came just before. One common interactional task then is to connect the current utterance to some early talk, what Sacks refers to as “skip-connecting” (Sacks 1995: II, 349–351, 356–357). Using the methodology of conversation analysis (CA) to examine Russian language conversations, this chapter focuses on one linguistic resource interlocutors can use to manage this interactional problem: the Russian discourse particle -to . An investigation of over sixty hours of recorded interactions between native Russian speakers demonstrates that this particle is deployed in order to index the delayed placement of the action implemented by the current turn-at-talk. The particle is typically placed after a word repeat that helps locate the target of the displaced action in prior talk. The chapter starts with a cross-linguistic overview of several currently documented solutions to the problem of contiguity breaks in talk-in-interaction. Turning attention to Russian, I examine some contexts in which the particle -to is used, including delayed clarification requests and resumptions of previously closed or abandoned courses of action.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».