Power Relations in Older Adults’ Cognitive Interaction in Clinical Setting: A Multimodal Pragmatic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study explored the construction of power relations in the cognitive assessment of older adults within the Chinese clinical context. Data is derived from audio and video recordings that nine older adults produced in the cognitive assessment of the Chinese version of the Montreal Cognitive Assessment-Basic (MoCA-B), which were then annotated and analyzed from a multimodal pragmatic perspective. The study reveals that examiners and older adults employed various speech acts to achieve distinct communicative goals, with power relations between them being reflected through these speech acts. Examiners tend to claim high power, utilizing discourse strategies such as request, interruption, evaluation, rhetorical questions, and directive speech acts. In contrast, older adults assert high power through directive speech acts, rhetorical questions, and interruptions. Both parties also exhibit low power by using confirming questions and explanations. Additionally, gestures, smiles, prosody features, and other non-verbal communicative resources are synergistically employed to exercise power. The interactive mechanism of constructing power relations reveals that age affects older adults’ power relations construction even in a professional setting of the Chinese context. The negotiation between the advanced age of older adults and the expertise of examiners jointly shapes power relations in their interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».