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Enregistrement W157508213

Los títulos como mecanismo de control discursivo en el universo literario

2011· article· es· W157508213 sur OpenAlexaboutno aff
María Laura Spoturno

Notice bibliographique

RevueEspéculo: Revista de Estudios Literarios · 2011
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este articulo se propone ahondar en la construccion de la paratextualidad en tanto aspecto de la obra literaria que le permite al Autor ejercer control sobre su discurso. A proposito del paratexto, Genette ([1987] 2001) ha senalado que mas que como un limite o una frontera cerrada, el paratexto debe pensarse como un umbral, que permite al lector la posibilidad de ingresar o de retroceder en el texto. Asi, el interes de este trabajo es indagar acerca del estatuto y funcion discursivo-enunciativa de los titulos de obra. Para ello tomaremos como ejemplo el caso de dos novelas que pertenecen al mundo de las minorias culturales: Shulamis. Stories from a Montreal Childhood de la escritora canadiense de origen judio Shulamis Yelin (1913-2002) y The House on Mango Street de la escritora chicana Sandra Cisneros (n. 1954). En tanto zona de frontera, el espacio que construye el paratexto invita al lector a introducirse en una obra pero tambien a transitar los lugares culturales que se instituyen en los bordes del texto. Segun nuestra hipotesis, tanto en la obra de Cisneros como en la de Yelin, los elementos del paratexto -mas especificamente, los titulos, las dedicatorias, los epigrafes, las notas- cumplen con dos cometidos principales. Por un lado, el paratexto instaura puntos de heterogeneidad que contribuyen al interlinguismo constitutivo del discurso de estas escritoras. Por el otro, en el seno del paratexto se definen una serie de instrucciones de lectura que tienen por objeto ejercer control sobre la interpretacion del discurso

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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