Investigating a Japanese Authenticity-Blurring Mechanism in Discourse: “It’s the Mood which has the Last Say in Our Discussion.”
Notice bibliographique
Résumé
Every culture has its own repertoire of characteristic discourse patterns. In a discourse, authenticity, which is related to socio-pragmatic strategies, is also culturally influenced. As is often noted, Japanese discourse patterns deviate from the Western norm in that the source of the influential view is intentionally blurred so that it is not easily traceable to its asserters. When the decision process is criticized, people concerned can say, “the mood had the last say in our discussion.” This discourse pattern is referred to as atmospheric dominance. The purpose of this research is to identify sources of the phenomenon through philological research, citing data from the Seventeen-Article Constitution (compiled in 604), Manyousyu (the 8th century anthology of poetry), Kojiki (the oldest chronicle, compiled around the 8th century), and Nihon Shoki (the second oldest chronicle, completed approximately 8th century). Our main point is that the concepts of Wa (harmony) and kotodama (language spirits) pertain to and constitute atmospheric dominance, which are defined with semantic metalanguage. This research clarifies how these two concepts are intertwined and work behind atmospheric dominance by citing documentaries, monologues, and newspaper articles, including the delay of publication of the meltdown incident in 2011.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».