Responses to Thanks in Ireland, England and Canada: A Variational Pragmatic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study investigates responses to thanks across the varieties of Irish English, English English and Canadian English. Data are taken from the Lueneburg Direction-Giving (LuDiG) corpus, a specialised corpus of spoken direction-giving exchanges across pluricentric varieties constructed using Labovian-style methods. The analysis centres on the cross-varietal pragmatic choices made in responding to thanks on the level of tokens, types and strategies. Findings point to the broad universality of realisations of responses to thanks across the pluricentric varieties at hand. Variety-preferential choices are, however, also recorded on a national level, particularly in type and strategy preferences. While all varieties use a ‘minimising the favour’ strategy extensively, this strategy is employed to a comparatively higher degree in the Irish English and English English data. In contrast, the speakers of Canadian English use an ‘expressing appreciation of the addressee’ strategy to a comparatively larger extent. Speakers of Canadian English are suggested to orient more strongly to positive face needs, and speakers of Irish English and English English more strongly towards negative face needs. The paper also discusses the methodological challenges of contrasting spoken interactional data for cross-varietal pragmatic speech act analyses and shows some strengths of specialised corpora in this regard.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».