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Enregistrement W4309450764 · doi:10.1093/acrefore/9780190854584.013.588

Rhetoric Culture Theory

2022· reference-entry· en· W4309450764 sur OpenAlexaff
Robert Hariman, Shauna LaTosky, Michał Mokrzan, Ivo Strecker

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Anthropology · 2022
Typereference-entry
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetoricPremiseConventionSociologyEthnographyEpistemologyAestheticsPolitical scienceLinguisticsSocial sciencePhilosophyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pragmatic linguistics, discourse analysis, and the ethnography of speaking developed rapidly from the middle of the 20th century, when researchers began to be able to take ever smaller and more efficient audiovisual recording equipment to the field, and computers helped them play back, analyze, and discuss these especially rich new data with their interlocutors on location and with their colleagues at home. Part of this newly energized research was the comparative study of rhetoric—that is, of how distinctive speech practices could have persuasive effects. It soon led to the finding that specific forms of culture produce specific forms of rhetoric, as when economic horizons (hunters, herders, cultivators, etc.) provide specific metaphorical repertoires. However, a further finding took longer to emerge. It was first articulated by the rhetoric culture project, which seeks to explore not only how culture structures rhetoric but also how rhetoric structures culture. This fundamental chiasmus was initially discussed at several international conferences in Germany and the United States and has been elaborated in nine volumes of the Berghahn Books series Studies in Rhetoric and Culture (2009–2022). A key premise of Rhetoric Culture Theory (RCT) is that human beings are neither fully free nor fully determined in what they can do, and that this tension is mediated by the continual generation of discourses from the interaction between intention, convention, and performance. Stephen Tyler has provided a model for this complex process which illustrates the open-ended and emergent nature of discourse and explains how cultures, with their diverse customs, conventions, habits, and lifestyles, are self-organizing configurations continually recreated, negotiated, and changed through texts and performances. Cultural explanation is advanced through attention to processes of argument and appeal, dissonance and resonance, variation and feedback, and the like, but the results may not be objectively functional. Miguel de Cervantes Saavedra’s Don Quixote de la Mancha was chosen as RCT’s icon and telling example of this rhetorically produced and potentially fantastic nature of culture. RCT is also inspired and supported by understandings of the power of the word in other (and especially non-European) cultures. An example of this is Baldambe (Father of the Dark Brown Cow), an elder from Hamar, southern Ethiopia, who provided “historic” moments where in collaboration with the ethnographer spoken words were transformed into written ones, and texts with their own distinctive features and literary style emerged as documented in a number of publications. RCT is also influenced by the tenor of its time, not least an impending climate collapse and other threats that characterize the Anthropocene. Rhetorical and cultural abundance can be part of the existential crisis and resources for renewal on behalf of equity and sustainability. Reflecting on the relationship between speech practices and deep problems can reveal how all of culture is challenged by vicissitudes that are unanticipated and that scale up disastrously, and that call up inventive answers while testing the limits of human ingenuity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1920,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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