Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on the apology spans over half a century and has been quite prolific. Yet, a major issue with numerous studies on apologies is a lack of findings from naturally occurring interaction. Instead many studies examine written elicitations. As a result they research how respondents think they apologize, not how they do apologize. This project, in contrast, stresses the importance of studying the apology as a dynamically constructed politeness strategy in situated interaction. Apologies are part of the ever-present relational work, i.e., co-constructed and co-negotiated, emergent relationships in a situated social context. Hence, the focus is not on the illocutionary force indicating device (IFID) alone, nor on the turn in which the IFID is produced, but on the interactional exchange in situ. Naturally, data eliciting produces a larger sample size of apologies than the taping and transcribing of naturally occurring interaction does. To remedy the issue, this study uses interactions from situation comedies, which provide a large sample of apologies in their interactional context. Sitcom interactions constitute a valid focus of pragmatic research as they share fundamental elements of natural interactions ( B. Mills 2009 ; Quaglio 2009 ). The validity of this approach is tested using findings from published conversation analytic studies on apologies. The analysis is set within the framework of discursive pragmatics and leads to new insights on apologies and responses to apologies.
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».