Contrastive approach and transcultural aspects of multimodal communication in French-speaking area and Spanish-speaking area
Bibliographic record
Abstract
Cette étude est une approche contrastive, multimodale et transculturelle décrivant et analysant l’espace gestuel et le rôle des gestes, du regard et de la prosodie dans des cas de reformulation chez des locuteurs francophones et chez des locuteurs hispanophones.A l’intérieur de chacune de ces aires linguistiques, nous comparons l’espace gestuel et la reformulation dans trois cultures différentes : dans l'aire francophone, nous comparons l’espace gestuel des locuteurs français de France Métropolitaine (Europe) à celui des locuteurs québécois,(Amérique du Nord) et des locuteurs cadjins de Louisiane (Amérique du Nord). Dans l'aire hispanophone, nous comparons l’espace gestuel des locuteurs espagnols (Europe) à celui des locuteurs argentins (Amérique du Sud) et des locuteurs vénézuéliens (Amérique du Sud). Nous analysons les différences et/ou similitudes qui existent chez des locuteurs parlant la même langue dans des contextes culturels différents. Nous avons choisi d’étudier l'espace gestuel et la reformulation de ces locuteurs à partir d'un corpus télévisé.Le corpus établi nous permet d’analyser l’espace gestuel des locuteurs selon le schéma de Pedelty repris par D. Mc Neill (1992) qui permet une double lecture de l’espace gestuel : sur l’axe vertical(buste, tête, au-dessus de la tête), sur l’axe horizontal (près du corps, loin du corps). Ensuite, nous étudions le rôle des gestes et du regard, en relation avec les variations intonatives, dans le processus de reformulation en situation d’interview orale. Nous analysons la fonction de l'amplitude gestuelle et des gestes de captage et points d'éclosion, étudiés par D. McNeill et M. A. Morel, en relation avec le rôle des orientations du regard et de la courbe de fréquence fondamentale, dans différents exemples de reformulation du discours oral. Nous analysons en quoi ces trois modalités du discours oral ont une double fonction d’aide à la construction du propre discours et d’aide à l’intercompréhension dans le contexte de co-énonciation.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 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".