Etude comparative de l'acte d'invitation dans les cartes d'invitation au mariage en français et en vietnamien.
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche porte sur l’acte d’invitation au mariage eta pour but,d’abord, de révéler les caractéristiques de tel acte dans les cartes d’invitation en français et en vietnamien puis d’identifier des ressemblances et des différences qui sont culturellement déterminées. Pour ce faire, nous avons décrit la formulation et le fonctionnement pragmatique des cartes d’invitation au mariage dans les deux langues du point de vue de la politesse linguistique. Le résultat de l’analyse nous a permis, par la suite, d’identifierles particularités dans la formulation des cartes ainsi que dansles stratégies de politesse privilégiées dans les deux communautés française et vietnamienne. Cette étude nous amène à conclure qu’à la différence de l’individualité qui caractérise la culture occidentale y compriscelle de la France, les Vietnamiens, de tradition de riziculture, mettent beaucoup plus d’importance sur le respect de l’honneur, et ont peur de perdre la face, de faire perdre celle de l’autre, d’être différents des autres, d’être hors du commun. Par conséquent,ils optent très souvent pour des modèles traditionnels de cartes d’invitation sans trop d’éléments de personnalisation et privilégient la politesse positive.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".