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Enregistrement W4309745547 · doi:10.1080/22041451.2022.2141862

“You’re putting words in my mouth!”: Interaction as mutual ventriloquation

2022· article· en· W4309745547 sur OpenAlexafffund
François Cooren, Boris H. J. M. Brummans, L.J. Higham

Notice bibliographique

RevueCommunication Research and Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural and Communication Design Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésChemistryCommunicationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accusation that someone is putting words in someone else’s mouth can be heard in everyday conversations, but what does this phenomenon reveal about the ways human beings communicate? This paper aims to show that it is useful to view putting words in someone’s mouth as a form of ventriloquation. By theorising this phenomenon, this paper explicates how people discover a version of what they said in their interlocutors’ mouths, and in turn react to these ventriloquations. Since this phenomenon is especially visible in conflict situations, this paper demonstrates the value of using a ventriloquial lens to study human interactions through a detailed analysis of a public dispute and a conflict mediation session. Thus, this paper shows how this lens can be used to gain insight into the communicative constitution of conflict as well as its resolution. More broadly, it proposes to conceive of interaction as a process of mutual ventriloquation and highlights the methodological, ethical, and political implications of this analytical move.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,032
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,414
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,058 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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