A Pragmatic Study of a Political Discourse from the Perspective of the Linguistic Adaptation Theory
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of the field of political marketing has highlighted the prominence of communication towards shaping the candidates’ image and building long-term relationships with voters. The linguistic characteristics of the political speech presented by candidates allow them to communicate to voters the superiority of his or her attributes over those of opponents (Kaid, 1999). Political campaigns are dynamic struggles between candidates to define the informational context for voters. Early researches (Kaid, 1981, 1986) suggested that political advertising has cognitive and behavioral effects on voters. It communicates the brand promise of a candidate blending functional and emotional benefits that voters gain from their relationships with a candidate. This study, based on Jef Verschueren’s (1999) Linguistic Adaptation Theory (LAT), proposes a pragmatic model for the analysis of a political election discourse. In this pragmatic model, it is shown that in such a discourse the process of adaptation to variables of the physical, social, and mental world is used. Such a process can be understood as the outcome of politicians’ choice making, dynamic negotiation and linguistic adaptation. The interpretation of a political discourse, on the other hand, can be better achieved by tracing the specific ways of meaning generation from the four focal points of context, structure, dynamics, and salience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».