The semantics and pragmatics of English evidential expressions : the expression of evidentiality in police interviews
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this dissertation is to examine how English speakers express their evidence in the context of police interviews. I show that speakers use discourse markers, in particular, actually, apparently and supposedly, to explain their evidence in a criminal investigation. The data for this research was collected exclusively from transcripts of police interviews of lay witnesses in the investigation into the disappearance and murder of Caylee Anthony that occurred in Orange County, Florida, between 2008 and 2011. I show that actually marks evidence strength and is felicitous where the speaker has the ‘best’ evidence for their proposition. Actually’s evidential contribution largely parallels the best possible grounds evidential -mi in Cuzco Quechua, and contrasts with that observed for English must. Apparently marks that the speaker’s evidence for the proposition is indirect and supposedly marks that the speaker has reported evidence for the proposition and that they distrust the report. In addition to what evidentials mean, this dissertation considers what speakers use evidentials to do. I show that speakers use evidentials to negotiate the common ground (cg) of discourse. While a bare assertion proposes its propositional content for inclusion in the cg, speakers use actually-assertions both to propose the propositional content for inclusion and to advocate for its inclusion by marking that the speaker has best evidence for that content. Because actually highlights the strength of the speaker’s evidence, it can be used to achieve delicate discourse actions like correcting, challenging and disagreeing. In questions, actually puts the addressee on notice that the information proposed in a bare assertion cannot be included in the cg without more information; actually-questions encourage the addressee to justify their evidence either by disclosing the source of their evidence or by expressly aligning as author and/or principal of that information. Speakers use apparently and supposedly to proffer information that may be relevant to the investigation but without proposing it for inclusion in the cg, because they are either agnostic about its reliability or know it to be untrustworthy.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».