Attitudes to speech styles and other variables: communication features, speakers, hearers and contexts
Notice bibliographique
Résumé
Much of what we have looked at so far has concerned attitudes to ‘whole’ languages (e.g. the French and English languages in Canada) and to social and regional accents within a language. In places, findings showed that such attitudes can vary amongst people of different ages or from different regions, or depending on the situation in which language is used. Moreover, language also comprises more features than regional or social accents, and people have attitudes towards these too. It is also reasonable, as such a field of research develops, for people to ask ‘does it make any difference if X?’, or ‘surely it will depend on Y.’ Communication processes are complex. In this chapter, we look at evaluative reactions to some other components of communication, and to some of the relationships between, and relative potencies of, some of these components. Matched and verbal guise techniques, along with the use of scales enabling the use of inferential statistics, have been particularly prominent and productive in attempts to examine relationships in this area. While coverage cannot be exhaustive here, in this chapter I seek to give a reasonable overview of some of the main work regarding communication features, speaker variables, hearer variables and contextual variables. COMMUNICATION FEATURES Lexical provenance Against the backdrop of research showing how people react evaluatively to the accent in which a message is delivered, Levin, Giles and Garrett (1994) compared the effects of the vocabulary used.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».