Notice bibliographique
Résumé
DonaldTrump's speeches and messages are characterized by terms that are commonly referred to as "thick" or "emotive", meaning that they are characterized by a tendency to be used to generate emotive reactions.This paper investigates how emotive meaning is related to emotions, and how it is generated or manipulated.Emotive meaning is analyzed as an evaluative conclusion that results from inferences triggered by the use of a term, which can be represented and assessed using argumentation schemes.The evaluative inferences are regarded as part of the connotation of emotive words, which can be modified and stabilized by means of recontextualizations.The manipulative risks underlying the misuse and the redefinition of emotive words are accounted for in terms of presuppositions and implicit modifications of the interlocutors' commitments.Résumé: Les discours et les messages de Trump sont caractérisés par des termes couramment appelés «affectif» et par une tendance à être utilisés pour générer des réactions affectives.Cet article étudie comment la signification affective est liée aux émotions et comment elle est produite ou manipulée.La signification affective est analysée comme une conclusion évaluative résultant d'inférences déclenchées par l'utilisation d'un terme, qui peut être représenté et évalué à l'aide de schémas d'argumentation.Les inférences évaluatives sont considérées comme faisant partie de la connotation des mots affectifs, qui peuvent être modifiés et stabilisés au moyen de recontextualisations. Les risques manipulatoires sous-jacents à l'utilisation incorrecte et à la redéfinition des mots affectifs sont comptabilisés en termes de présuppositions et de modifications implicites des engagements des interlocuteurs
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».