Evoking Emotions and Eliciting Heart-Felt Responses Through Exclamatives: Unravelling the Potential of aiyyoo in the English Language
Notice bibliographique
Résumé
The English language is replete with exclamative utterances which convey an array of emotions and evoke strong sentiments that create a lasting impact in the hearts and minds of the users and listeners alike. However, they are not considered as conforming to the regular speech acts of the English language. The entry of aiyyoo, an expression of South Indian origin into the Oxford English Dictionary (OED), propels us to re-visit the Standard and Modified theories of speech acts and to look with fresh eyes at the striking features and contrasting perspectives on exclamatives. This paper dwells on the versatile dimensions of aiyyoo and gathers insights about its unique illocutionary force through the analysis of (1) religious texts, (2) a passage of Indian Writing in English (IWE), (3) some columns in leading English dailies and (4) typical oral Tamil discourses. The various modes of analysis serve to affirm the immense semantic potential of the exclamative. Pragmatically and stylistically, it plays a vital role in our speech acts as it helps to articulate our deepest thoughts and heartfelt emotions. Given the persuasive quality of the exclamative in speech and writing, the usage of aiyyoo should be encouraged to enhance interpersonal communication in the global community.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».