Notice bibliographique
Résumé
Crimes are committed by uttering words or expressions, writing or signifying in a public way like insulting which is one of the crimes against public welfare. This crime has been dealt with and compared legally but its linguistic aspect has not been given much attention. This study tries to emphasize this crime pragmatically and contrastively in English and Arabic. No study has shed light on such aspects concerning the study under investigation. The researcher has not found any previous related study to get a benefit from about this topic. The aim of this study is to shed light on the points of similarity and difference in strategies of insulting in terms of speech act, implicature and impoliteness theories between English and Arabic. The present study hypothesizes the following: In terms of the three theories mentioned above, English and Arabic have points of similarities in strategies of insulting. To support or refute the hypothesis of the study, data consisting of 20 complaints in English and Arabic were collected from Courts of Appeal in Iraq, Britain and the United States. They are analyzed in terms of an eclectic model. The results arrived at are: English and Arabic are different in insulting in terms of the locutionary acts and illocutionary acts. Concerning impoliteness, the same strategies are applied to insulting in both languages. As far as implicature is concerned, the two languages are different in insulting.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».