Notice bibliographique
Résumé
This paper attempts to explore the different strategies of questioning in courtroom discourse, by highlighting the various discursive structures employed to form a question between courtroom interlocutors. More specifically, this research looks at the techniques employed in courtroom cross-examination to persuade the judge(s) to accept attorneys' accounts of what happened as well as the effectiveness of responses in fending off the influence and power of barristers. The corpus of this study is taken from 3 testimonies of prosecution witnesses in the trial of Timothy McVeigh concerning the Oklahoma City Bombing in 1997. By employing both quantitative and qualitative methods, the study investigates six questioning patterns, including wh-questions, yes-no questions, tag questions, so-questions, say-questions, and declarative questions. The study reveals that some types of questions used in courtrooms are strategically utilized to persuade juries and judges, confirm a piece of information, clarify an argument, threatening witnesses’ face, manipulate and/or coerce interlocutors within courtrooms. The paper also reveals that questioning is not only used to instigate an answer or a response but also to communicate information and draw conclusions.
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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 | 0,018 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».