”Kynttilät syttyivät potkujen vuoksi”. Irtisanomisia kuvaavat ilmaukset lehdistötiedotteissa ja Helsingin Sanomien uutisissa
Notice bibliographique
Résumé
Tämän työn tavoitteena oli kuvata, millaisia kielellisiä valintoja esiintyy irtisanomisgenressä. Tutkin Suomen suurimpia irtisanomisia koskevia tiedotteita ja niiden pohjalta julkaistuja Helsingin Sanomien uutisia. Tarkastelin, millaisin sanavalinnoin irtisanomisesta kerrotaan. Pääpaino oli tutkia, kerrotaanko irtisanomisista suoraan vai esiintyykö tiedotteissa kiertävää kielenkäyttöä. Tutkin, näkyykö tekijä irtisanomisista kertovissa virkkeissä vai häivytetäänkö se taustalle passiivia ja passiivimaisia lauserakenteita käyttäen.\n\nAineistooni sisältyi 20 tiedotetta ja 16 uutista. Tutkimusmenetelmän pohjana käytin kiertoilmausanalyysiä. Tutkin tiedotteen kokonaisjäsentelyä, siinä erityisesti uutiskärkeä ja otsikkoa. Tutkin tekijän näkymistä tiedotteessa ja lopuksi erittelin irtisanomista kuvaavia ilmauksia. Tutkin rinnakkain tiedotetta ja uutista tarkastellen, muuttuvatko kielelliset valinnat tekstilajin vaihtuessa.\n\nSuurimmassa osassa tiedotteita irtisanomiset oli nostettu uutiskärjeksi. Otsikot jakautuivat täsmälliseksi, sumeaksi ja vältteleväksi otsikkoluokaksi. Tiedotteissa oli eniten sumeita otsikoita, kun taas uutisissa valtaosa otsikoista oli täsmällisiä. Irtisanomistiedotteissa tekijä häivytettiin taustalle 85 % irtisanomisista kertovissa virkkeissä. Uutisissa puolestaan tekijä häivytettiin 31 % uutisista passiivin tai passiivimaisten rakenteiden avulla. Irtisanomisia kuvaavien ilmausten kirjo oli tutkimusaineistossani laaja. Ilmaukset jakautuivat aineiston perusteella vakiintuneisiin ilmauksiin, kaunisteleviin selkeihin ilmauksiin, harhauttaviin ja epämääräisiin eufemismeihin sekä dysfemismeihin. Yritys pyrki hallitsemaan julkisuutta tiedotteessa käytettävän kiertävän kielenkäytön avulla, mutta uutisessa tekstiä muokattiin objektiivisemmaksi ja selkeämmäksi.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,122 | 0,018 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».