MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385739964 · doi:10.1075/ld.00153.dru

(Im)politeness mismatches in the multi-dialogic pragmatics of telecinematic satire

2023· article· en· W4385739964 sur OpenAlexaff
Andrey S. Druzhinin, Tom Scholte, T.A. Fomina

Notice bibliographique

RevueLanguage and Dialogue · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialogicPolitenessLinguisticsPragmaticsPsychologyReflexivityConstruct (python library)Meaning (existential)TypologySociologyComputer sciencePedagogyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The paper addresses the problem of (im)politeness in light of mismatches between what we/others say and what we/others mean in a multi-dialogic search for meaning where humans integrate all their competence-in-performance and co-construct situated relationships in a more or less sustainable way. We examine how these processes occur by analyzing (im)politeness mismatches in telecinematic satire using dialogic speech act typology and methods of the Mixed Game Model to describe and explain the communicative meta-meaning of (im)politeness. We demonstrate that in satire the dialogic semantics of (im)politeness is polyvalent, interactant-relative, temporally variable, scalar and self-reflexive because it is part of integrational language-in-use engagement with the world through which humans construct multiple relational domains and relationships in them.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLanguage and DialogueMême sujetLanguage, Discourse, Communication StrategiesTravaux en français237 207