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Record W7104438197 · doi:10.71781/7352

Adaptation de la communication non verbale dans les contextes multilingues : exploration des variables influentes

2024· dissertation· fr· W7104438197 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicHearing Impairment and Communication
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIntentionalityAdaptation (eye)Social relation

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette recherche vise à étudier la communication non verbale et son adaptation dans des contextes plurilingues. Plus précisément, elle cherche à comprendre quelles variables peuvent influencer, consciemment ou non, la communication non verbale d’individus. Bien que plusieurs études aient mis en évidence des similitudes dans le langage non verbal des individus issus d'une même communauté culturelle ou de parole, à ma connaissance, aucune n'a examiné spécifiquement le respect et les écarts par rapport aux normes communicatives non verbales dans des contextes plurilingues. Cette étude vise à combler cette lacune en répondant à la question suivante : Quelles sont les variables qui modifient ou maintiennent le respect des normes communicatives non verbales chez les individus plurilingues appartenant à plus d'une communauté de parole ? Cette question pousse les études existantes encore plus loin et propose que le suivi des normes communicatives non verbales puisse être modifié selon plusieurs variables, telles que la langue, l’environnement, l’habitus et le destinataire. Pour comprendre comment se manifestent ces normes, une étude comparative sera d’abord effectuée sur des individus unilingues de deux communautés de paroles différentes, soit la CDP grecque et la CDP francophone de Montréal. Une fois que les attentes au niveau des comportements non verbaux sont mises en place, les individus plurilingues appartenant à ces deux CDP seront analysés afin de comprendre s’ils ajustent leur non verbal, et comment cela est fait. Une hypothèse émise est que l'habitus pourrait dominer le comportement non verbal chez les individus plurilingues. Cependant, il est également envisageable que l'environnement et le contexte encouragent une adaptation du comportement non verbal. Cette adaptation pourrait permettre à l'individu de s'intégrer pleinement à plusieurs communautés de parole. Pour répondre à ces questions, une observation participante a été menée en Grèce et à Montréal afin d’observer les comportements non verbaux au niveau de la proxémique, de la gestuelle et de la posture. De plus, des entretiens ont été réalisés avec des individus plurilingues dans plusieurs langues (anglais, français et grec). Ces entretiens ont été réalisés dans un environnement physique et culturel identique, isolant ainsi la langue comme seule variable pouvant influencer le comportement non verbal. Les comportements non verbaux des participants ont été étudiés et comparés d’un contexte à un autre. Enfin, une revue de la littérature a été entreprise afin de comprendre l'historique des études sur le comportement non verbal, le rôle de la langue, son influence, ainsi que les variables pertinentes à considérer.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.013

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.098
GPT teacher head0.410
Teacher spread0.312 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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