De la violence verbale pour une sociolinguistique des discours et des interactions
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années nous cherchons à cerner dans sa plus grande complexité la notion de violence verbale, largement utilisée dans les médias et dans le cadre de lEducation Nationale, quand se généralisent les discours sur linsécurité, la violence et les difficultés dintégration. Les actes de langage menaçants constituent un large champ investi par différentes équipes de recherche de Chambéry à Bruxelles ou Québec pour le monde francophone et participent de la violence verbale. On peut citer, entre autres, linsulte, le mépris, la menace, le dénigrement, voire la médisance. Si nous nous intéressons à tous ces phénomènes et avons travaillé sur le malentendu ou linsulte par exemple, nous essayons aussi de définir un processus global qui se manifeste dans des « montées en tension », analysables dun point de vue interactionnel et où se jouent rapports de pouvoir, processus de catégorisation et actions sociales. Il sagit ici de présenter une synthèse des approches théoriques et méthodologiques qui nous aident à appréhender notre objet de recherche quest la violence verbale. Alors que nous avons largement publié des analyses dinteractions en milieu scolaire, informel ou à partir dextraits de films, que nous avons explicité également nos visées sociales, nous nous centrerons ici sur notre démarche théorique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".