A Conversation Analysis on the Interview between Agnez Monica and Host in “Build Talk Show”
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study is to determine how the aspects of conversational interactions are realized in the conversation. The researcher collects and analyzes data by applied qualitative content analysis through documentation technique. The data of this study were the utterances while the source of data is a video of the interview between the interviewer (Kevan Kenney) and the interviewee (Agnez Monica a.k.a Agnez Mo) in Build Talk Show. The source of the data was downloaded from the official Youtube channel of Build Talk Show with a duration of 27:03 minutes. The data analysis is based on the theory of conversation analysis proposed by Paltridge. The results of this study show that the interviewer (Kevan Kenney) employed the aspects of conversational interactions in asking and responding to the questions of the interviewee. The aspects of conversational interactions such as opening conversation, adjacency pairs, preference organization, turn taking, and feedback were used. Where as, closing conversation and repair categories were not used by interviewer throughout the conversation. On the other hand, the interviewee used Turn Taking, Feedback and Repair, but Opening and Closing Conversation, Adjacency Pairs, and Preference Organization were not used by the interviewee throughout the conversation. So, five of seven aspects of conversational interactions in conversation are applied. Those aspects of conversational interactions are realized in this conversation because it is the standard in conversation, and the interviewer and interviewee applied the aspects of conversational interactions in order to seek the information from the interviewee, to give the clarification of the issues and make a good communication in that conversation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».