Teachers’ Linguistic Politeness in Classroom Interaction: A Pragmatic Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to uncover the different structures of linguistic politeness used in the utterances of the teachers in classroom interaction. More specifically, the analysis made use of House and Kasper’s (1981) Politeness Linguistic Expressions, Brown and Levinson’s (1987) Politeness Strategies, and Leech’s (1983) Politeness Maxims. Using observation and interview, several structures of linguistic politeness were unearthed. Firstly, the politeness linguistic expressions involved politeness markers, consultative devices, downtoners, committers, forewarning, hesitators, and agent avoider. Secondly, the politeness strategies involved positive politeness, negative politeness, off-record strategy, and bald-on record strategy. Lastly, the politeness maxims involved tact, approbation, modesty, and agreement maxim. Politeness is a non-value-laden linguistic phenomenon where it does not always mean what people in the here-and-now take it to mean, but there can always be a conventional ways of expressing so in a particular social interaction. The structures of linguistic politenesss do not always lead to conflict-avoidance, but they only contribute to the success of the effect of the expressions used. Hence, whatever may seem to have been considered as conventionally conventionalized or non-conventionalized politeness in a context, several factors must need to be considered for an expression to be a form of politeness strategy that performs supportive facework.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle