Notice bibliographique
Résumé
This paper (Note 1) examines the form sort of in British men and women’s speech, and investigates whether there is a gender difference in the use of this form. We do so through corpus analysis of the British National Corpus (BNC). We contend there is no quantitative difference in the use of sort of in men and women’s speech. Contrary to general belief, we claim women do not use hedges more than men. However, there is a functional difference. Men and women use the item sort of for slightly different functions: in particular, women use these forms as politeness devices more often than men. The results of this study do not present any evidence to support the widespread claim that women use the forms sort of more than men do. There is no significant gender difference in the frequency of sort of. In the light of these results, women’s allegedly greater usage of these forms could be regarded as persistent folklore. Furthermore, sort of has been treated mainly as a sign of powerlessness and uncertainty. Yet, this study indicates that it is a useful interpersonal resource, which both men and women seem to appreciate. When examining the affective function in greater detail, some marked gender differences emerge. The main finding is that positive affect is more common in women’s speech, whereas negative affect is clearly more frequent in men’s speech. In much of the research on gender differentiated conversational strategies, women’s language is presented as co-operative and men’s language as competitive. The results of this study show that, with respect to sort of, such a distinction cannot be drawn. Even if negative affect is more common in men’s than in women’s speech, by far the most instances of interpersonal function occur in essentially co-operative behaviour not only in women’s but also in men’s speech. This notion does not fit the description of men’s speech style being competitive and prone to conflict. Hence, the results of this study suggest that men use the marker sort of more co-operatively than many researchers allow for.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».