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Enregistrement W4399158719 · doi:10.30853/phil20240244

The strategy of negative politeness in the judicial discourse of the USA and Canada (based on the proceedings of the Supreme Court of the USA and the Supreme Court of Canada)

2024· article· en· W4399158719 sur OpenAlexaboutno aff
Elena Dmitrieva

Notice bibliographique

RevuePhilology Theory & Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural, Linguistic, Economic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitenessSupreme courtGratitudeLinguisticsNoveltyPolitical sciencePragmaticsLawSpeech actSociologyFace (sociological concept)PsychologySocial psychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the study is to identify the linguistic specifics of the implementation of a negative politeness strategy in the judicial discourse of the United States and Canada. The research is carried out in line with pragmatic and sociolinguistic approaches to the analysis of discourse. The article examines the linguistic means of English at different levels, which constitute the characteristic features of negative politeness in Western culture as a means of mitigating threats to the addressee’s face. The author analyzes the polite formulas for expressing requests, apologies and gratitude in terms of qualitative and quantitative differences in the form of treatment. The scientific novelty is due to the application of a discursive approach to the study of linguistic features of the implementation of the politeness strategy in American and Canadian judicial discourse, which allowed us to obtain new data on the material of direct speech interaction. As a result of the study, it was found that the implementation of negative politeness in the American and Canadian versions of judicial discourse is characterized by the use of different status forms of addressing judges and lawyers, a higher degree of frequency of using requests without mitigating the threat to a person in the speech of judges of the Supreme Court of the United States.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2024
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