Notice bibliographique
Résumé
The article is devoted to an acute and insufficiently studied issue—the issue of judgmental discourse. While the business language is considered clichéd and neutral, the cases of direct expression of attitude are attracting more attention nowadays. The article attempts to find out what functions judgmental discourse in general performs, as well as what the role and the functional load of a positive assessment is. The material for the study covers excerpts from the business press with examples of positive assessment. The study was carried out using methods of analysis and synthesis, classification, functional-synergetic analysis served as a private scientific method. The article shows that the perception of discourse is a complex phenomenon, subject to the laws of cognition. A language built linearly acquires multidimensional shades of meaning, being actualised in discourse. Consideration of discourse as a synergistic system of meanings highlights properties uncharacteristic for a linear system. For example, the communicative goal can be achieved through undertaking unexpected speech turns, and the use of implications can increase the rhetorical efficiency of an utterance. The author analyses the three most common speech tactics used in judgmental discourse—praise, compliment/flattery, self-identification—and on their material describes synergistic properties—systemacy, openness, self-organisation, non-linearity and heterogeneity of the semantic system of discourse. The study has shown that a positive assessment in the structure of judgmental discourse is widespread and is realised at various levels of the discourse system. In publicistic business discourse, judgment is used not just to express an attitude; it is a tool for forming an opinion, creating a certain image, expressing the position of a printed medium.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».