Argumentation and Aggression: About Maps and Poems in the Russian-Ukrainian Conflict
Notice bibliographique
Résumé
Argumentation as a function of human communication, and aggression as a feature of communicative behaviour, seem to be contrary to each other. Argumentation should be understood as the regulation of dissent based on rational arguments, whereas aggression can be seen as the manifestation and intensification of dissent. But the boundaries between rationality and irrationality, as well as between the regulation and the manifestation of dissent are often vague. Therefore, not only hate speech but also seemingly rational argumentation can be motivated by aggression and can lead to aggression. In the present study, this intertwinedness of argumentation and aggression is shown in the current Russian-Ukrainian conflict, where we can find the use of aggressive theses, reasons, and aggressive arguments in different semiotic and textual expressions: not only in political statements, but also in poetry and in multimodal forms like political maps. Combining argumentation theory with a case study of aggressive argumentation in the Russian-Ukrainian conflict, the paper presents several forms of intertwinedness of argumentation and aggression. The research is mainly based on maps as a type of popular geopolitics, in which the aggressive thesis of the non-existence of Ukraine is provided. The study also considers the poeto-political war around Anastasiia Dmytruk’s poem “Nikogda my ne budem brat'iami” (“Never ever we will be brothers”). Responses to Dmytruk’s thesis provoke not only disagreement but also negative and positive-negative agreement, which means that the opponent agrees with the thesis but rejects the reasons of the argument, or s/he agrees with the thesis and the reasons but evaluates them in a contradictory way. Whereas the analysis of maps shows mainly the performing of aggressive theses, the analysis of the poeto-political war highlights how reasons are provided in an aggressive communication frame.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».