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Enregistrement W1725660319 · doi:10.3968/j.css.1923669720070304.013

The Different Using of Language Between Sexes

2010· article· en· W1725660319 sur OpenAlexvenueno aff
Baohua Zheng

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Studies in Language
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociolinguisticsHumanitiesDictionLinguisticsSociologyStress (linguistics)Sexual differenceEthnologyPhilosophyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sex differences are a topic of perennial interest in our society. But it is not generally understood that most sex differences are the result of social, not biological. In the present article, the differences between women and men are presented from the angle of sociolinguistics. During the analysis, the writer emphasize on the three following aspects: 1) Different diction; 2) Different syntactic approach; 3) Different communicative strategies. We hope that through the study a better understanding of the differences between the genders can be achieved. Linguistic differences are merely a reflection of social differences, and as long as society views women and men as different—and unequal—then differences in the language of women and men will persist. Key words: gender, sociolinguistics, communicative strategies, syntactic approach Resume: La difference de sexe entre les etres est un sujet de conversation eternel de notre societe. Mais le commun des mortels ne comprennent pas le fait que les origines de cette difference sont d’ordre plutot social que physiologique. Dans l’article present, l’auteur met l’accent sur trois points : premierement, la difference de choix du terme ; deuxiemement, celle de syntaxe, troisiemement, celle de technique de communication. Nons esperont que nos recherches peuvent contribuer a une meilleure connaissance de la difference de sexes. La difference langagiere n’est qu’un miroir de la difference sociale. Tant que nons voient les femmes et les hommes d’un oeil different ou inegal, cette difference de langue subsistera pour toujours. Mots-Cles: sexe, linguistique sociale, moyen de communication, syntaxe

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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