The Discourse Analysis of Social Factors Influencing Interest Contention in Business Dispute Settlement: A Perspective of Discourse Information Theory
Notice bibliographique
Résumé
Interest contention which reflects the nature of business dispute settlement is one of the vital issues to explore in the studies of business dispute and it structures the whole process of business dispute settlement from mediation, negotiation to arbitration and litigation. Under the influence of various factors, litigants with differing interest orientations and interest demands could make good use of a number of information resources for the purpose of communicating, defending and fighting for the interests of their own. Contexts are a socially based mental model dynamically constructed by participants about “the for-them-relevant properties” of communicative situation (van Dijk, 2008). The social factors in the context influences the distribution of discourse information resources in the interest contention in business dispute settlement. In view of this, the present study focuses on the discourse analysis of social factors influencing the interest contention in business dispute settlement at the stage of litigation from the perspective of Discourse Information Theory (DIT) (Du, 2007, 2013, 2015). It can be found that any conflicting party’s lawyer could take advantage of both different social identities and social relationships to attack the counterparty’s loopholes or shortcomings and gain more interests for his own party in the interest contention in business dispute settlement.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».