Sociopragmatic Analysis On Expressive Utterances Showed By Social Media Users In Responding The Colorblind Men Seeing Color
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the intentions of expressive utterances and politeness strategy showed by social media users in responding the colorblind men seeing color. This study is descriptive qualitative study. The data of the study are 61 expressive utterances in the comment column of The Epoch Times Canada Facebook account. The data source of this study is taken from in the comment column of The Epoch Times Canada Facebook account with the video colorblind men seeing color. In collecting the data, the researcher uses documentation and observation. The data is analyzed by using the theory of expressive utterance by Yule (1996) and the theory of politeness strategy by Brown and Levinson (1987). The result shows that there are 11 data (18, 03%) of pleasure expression, 17 data (27,87%) of joy expression, 15 data (24,59%) of like expression, 11 data (18,03%) of dislike expression, 4 data (6,56%) of pain expression, 3 data (4,92%) of sorrow expression. Expression of joy is the most dominant intentions in expressive utterances used by social media users in responding the colorblind men seeing color. This happened because the social media users liked to show joy expression. They have great happiness with this event. Next, the researcher finds that there are 44 data (72, 13%) of positive politeness strategy, 10 data (16, 39%) of negative politeness, and 7 data (11, 48%) of bald-on record strategy. The research does not find the bald-off record given by social media users in responding colorblind men seeing color. Positive politeness is the most dominant strategy of politeness used by social media users in responding the colorblind men seeing color. By using positive politeness, the users exaggerate their interest in responding the colorblind men seeing color for the miracle of the glasses with this rare phenomenon.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».