Feedback in Nordic First-Encounters: a Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
The paper compares how feedback is expressed via speech and head movements in comparable corpora of first encounters in three Nordic languages: Danish, Finnish and Swedish. The three corpora have been collected following common guidelines, and they have been annotated according to the same scheme in the NOMCO project. The results of the comparison show that in this data the most frequent feedback-related head movement is Nod in all three languages. Two types of Nods were distinguished in all corpora: Down-nods and Up-nods; the participants from the three countries use Down- and Up-nods with different frequency. In particular, Danes use Down-nods more frequently than Finns and Swedes, while Swedes use Up-nods more frequently than Finns and Danes. Finally, Finns use more often single Nods than repeated Nods, differing from the Swedish and Danish participants. The differences in the frequency of both Down-nods and Up-Nods in the Danish, Finnish and Swedish interactions are interesting given that Nordic countries are not only geographically near, but are also considered to be very similar culturally. Finally, a comparison of feedback-related words in the Danish and Swedish corpora shows that Swedes and Danes use common feedback words corresponding to yes and no with similar frequency.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».