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Enregistrement W2982031223 · doi:10.1075/ip.00036.kim

Agency and impoliteness in Korean online interactions

2019· article· en· W2982031223 sur OpenAlexaff
Ariel Kim, Lucien Brown

Notice bibliographique

RevueInternet Pragmatics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHonorificPolitenessAgency (philosophy)DiscernmentFocus (optics)PsychologyCustomer careSocial psychologyLinguisticsSocial mediaPublic relationsSociologyComputer scienceBusinessPolitical scienceMarketingWorld Wide WebEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract (Im)politeness research has often focused either on the importance of social norms or on the intentions of the speaker, with the active role of the listener in assigning social meanings overlooked. This limitation particularly applies to so-called “discernment languages” such as Korean and Japanese. The current paper addresses this gap by offering a small-scale qualitative study of recipient agency in Korean naturally occurring computer-mediated communication (CMC). The data analyzed includes 14 text messages between the recipient (the proprietor of an online food business) and his customer, which were posted on a blog that he owned and operated. We focus on how the recipient agentively evaluates the language usage of the customer, including inconsistent evaluations of her use of non-honorific language, or panmal . The results suggest that the instability of (im)politeness interpretations cannot be explained solely by social norms or intentions but should also include the socially-mediated agency of the recipient.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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