Notice bibliographique
Résumé
After plot, the most intuitively important aspect of a story concerns the characters. For example, in some simple stories, characters create the plot: The villain creates a problem that the hero must overcome. In some complex, literary narratives, characterization would seem to be an overriding motivation of the implied author, with the events of the narrative merely serving to provide information about the characters. Not surprisingly, then, character and characterization have been a productive area of scholarship in narratology and literary studies. Important work has also been done in linguistics and discourse processing. Our view is that work in personality and social psychology is also directly relevant to understanding character in narrative, although the connection has not always been made in discourse processing research. In this chapter, we review some of the work in these disciplines. We then discuss some categories of features that are relevant to character in narrative and provide a general framework for how these might be used by readers. Finally, we provide some evidence on the use of characterization features by readers. Theories of Literary Character Theories of literary character can be situated on a continuum ranging from traditional to contemporary and more radical models. (For an excellent coverage of these theories, see Margolin, 1989, 1990b). The central issue in this debate has been the relationship between literary character and real people. Traditional theories treated literary characters uncritically as analogues of real people.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».