Instantaneous Errors and Body Gestures in Some American Political Contexts
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research study is to give a psycholinguistic investigation of some of Trump's smiles, zone distances, handshaking styles, and speech errors. It is carried out under the framework of contextual congruence, which states that what speakers say, and their body movements should be compatible. To create a personal sketch for Trump, 73 short movies and 119 pictures were meticulously scrutinized. 81.4% of images and more than 65.3% of videos indicated phony grins provided to specific people, including Michael Flynn, Mike Pence, and John Kelly. Trump's genuine smile was only noticed when he was with one of his family members, particularly his daughter. With the exception of Nancy Pelosi, the results also suggested that Trump tended to breach his political foes’ intimate zones as a form of nonverbal political counterattack. The results also revealed that Trump's recursive handshake style was a double-handed handshake. He employed this method to demonstrate the sincerity of affection toward the recipient. He regularly gave this handshaking approach to various Asian politicians, who felt irritated by it, since Trump used to perform this handshaking in 30 seconds. Donald used all of his body language and facial clues to control not only his adversaries but also his allies and his speech errors reflected the same facts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».