How to speak to the masses, part I: Hồ Chí Minh's instructions to cadres and the dynamics of register formation in 20th century Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The question of how to understand the relation between language and action lies at the heart of both philosophical pragmatics and linguistic anthropology. This same question, although framed in a very different way, also emerged as a basic concern for communist revolutionaries in Vietnam in the mid 1940s and, I contend, continues to exercise the imagination of party members and others up until the present day. Drawing inspiration from Asif Agha's definition of a (semiotic) register as a “cultural model of action,” in this essay, I consider the ways in which Hồ Chí Minh along with other high‐ranking party members sought to reform Vietnamese through a project of register formation, and thereby to transform the language into an effective instrument of mass mobilization. I suggest that this project centrally involved reconceptualizing the relationship between language and action and was pursued by, on the one hand, identifying and proscribing ways of speaking in which the connection with action was seen to be broken such that speech amounted to “mere words” and, on the other, by promoting a way of speaking in which, as the frequently used Vietnamese expression has it, “speaking goes hand‐in‐hand with doing” ( nói đi đôi với làm ).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».