Impolitesse verbale dans les lettres de réclamation: une question de genre?
Notice bibliographique
Résumé
Dans cette étude, nous nous proposons d’analyser les phénomènes d’impolitesse dans un type particulier de situation communication à savoir, la lettre de réclamation écrite en milieu universitaire. L’enjeu sera double. D’abord, ce sera l’occasion de revenir sur certaines questions théoriques, aujourd’hui largement débattues, dans le champ de la réflexion sur la politesse linguistique. Inaugurée il y a une trentaine d’années par la diffusion des travaux de Brown et Levinson ([1978] et 1987), elle connaît à l’heure actuelle des évolutions récentes et remarquables, qu’il s’agira de discuter. Nous nous intéresserons notamment à celles centrées sur les rapports entre l’impolitesse et les violences verbales et dans un champ complémentaire au nôtre, à travers l’apport des travaux menés par Bousfield & Locher (2008) parmi d’autres études. Ensuite, ce travail consistera à décrire et à analyser quelques manifestations d’impolitesse, et s’efforcera de montrer comment, dans ces lettres, les multiples éléments qui expriment la déception, l’indignation ou même la colère, peuvent nous renseigner sur les différents usages, nettement distincts entre hommes et femmes. L’objectif sera de mettre en lumière en quoi l’agressivité, qui se traduit par des stratégies litigieuses variées (menaces, amorces de négociations, indignation, injures, insultes), constitue une véritable caractéristique de la lettre de réclamation, entendue comme genre textuel face-threatening. Nous verrons en réalité que ces stratégies sont plutôt utilisées par des interlocuteurs masculins pour marquer la position de force et pour accentuer le sentiment de la faute, en instaurant et en renforçant l’image d’une communication conflictuelle. Enfin, en nous fondant sur l’analyse des marqueurs d’impolitesse nous tâcherons de montrer une divergence d’usage entre les hommes et les femmes, à savoir que les insultes (selon la conception de Largorgette, 2009) sont utilisées de façon priviligiée par les interlocuteurs masculins, afin de mettre en scène un éthos d’autorité, et même de brutalité, tandis que les interlocuteurs féminins laissent filtrer l’hostilité sans toutefois favoriser le conflit ouvert, et cherchent à adoucir leurs critiques par des procédés d’atténuation (modalisateurs, minimisateurs et réparateurs par exemple).
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 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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,028 |
| Communication savante | 0,018 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».