Comment on parle dans Tout le monde en parle : une analyse de discours d’un talk-show en France et au Québec
Bibliographic record
Abstract
Le but de cette étude était de contribuer à la pragmatique variationnelle. Nous avons examiné la place laissée à la personne invitée dans une émission en France et une émission au Québec du talk-show Tout le monde en parle sur la base des théories des actes de langage. Nous avons d’abord fait une analyse quantitative qui se concentre sur les différentes catégories des actes de langage, et ensuite, dans l’analyse qualitative, nous avons étudié les interviews en focalisant sur l’acte de la demande de confirmation, les face threatening acts et la politesse.\nLes résultats montrent que le déroulement des interviews et différent, et au Québec, l’interaction est plus menaçante pour l’invitée qu’en France. Pour des recherches futures, il est surtout recommandable d’étendre le corpus.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".