L'affaire Nafissatou Diallo contre Dominique Strauss-Kahn: argumentation et émotios dans les journaux portugais et brésiliens
Notice bibliographique
Résumé
[Extrait] Introduction Lors des deux dernières décennies, plusieurs réflexions théoriques ont ouvert une voie importante pour l'étude et la compréhension des rapports complexes qui unissent argumentation et émotion. Les travaux de Walton (1992, 2000), du côté anglophone, et ceux de Plantin (2011 b, 2012), de Micheli (2010, 2013), de Micheli, Hekmat et Rabatel (2013), du côté francophone, attestent de cet effort. Dans cette contribution, l'objectif est, d'une part, d'esquisser un éventail des stratégies multimodales (procédés linguistiques ou photos, parmi d'autres) utilisées dans les textes ou discours (plus ou moins émotionnés) sur l'affaire Nafissatou Diallo contre Dominique Strauss-Kahn — dorénavant ND vs DSK — dans des périodiques portugais et brésiliens ; d'autre part d'identifier les émotions sémiotisées 1 dans les textes à partir du choix de ces procédés. En adoptant le point de vue d'une analyse de(s) discours, on considère que l'étude de la construction des émotions doit être intégrée à l'étude de la dimension argumentative des genres de textes qui circulent dans des pratiques sociales. […]
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».