The Exploration of the Artistic Methods and Significances of Cartoonised Characters of A Good Man Is Hard to Find
Notice bibliographique
Résumé
Flannery O’Connor is one of the 20th Century Southern American writers, whose usual theme of absurdity and alienation is well embodied in her classic short story A Good Man Is Hard to Find. This paper mainly deals with the cartoonised characters, especially the granny. The artistic methods used to describe the characters are closely related to the following: realistic method, exaggerative method, metaphorical method, and symbolic method. This article attempts to explore the artistic methods used to describe the characters and their significances and also their contributions to the theme of absurdity and alienation. Key words: A Good Man Is Hard to Find, cartoonised character, absurdity Resume Flannery O’Connor est une des femmes ecrivains tres connues des Etats-Unis du IIe siecle. Son recueil des nouvelles « A Good Man Is Hard to Find » attire surtout plus d’attention des lecteurs. Il decris des personnages humouristiques tres vives, ce qui se traduit en evidence par la grand-mere. Les methodes de description des personnages caricaturistes( les methodes artistiques) peuvent de resumer en : methodes realistique, methode exagerative, methode metaphorique et methode symbolique. Cette these part des personnages humoristiques et cherche les formes de description et les significations des personnages dans des oeuves pour devoiler le theme d’absurdite. Mots-cles: A Good Man Is Hard to Find, les personnages humoristiques, l’absurdite. 摘 要 弗蘭納裏 •奧康納是 20世紀美國著名女作家。她的短篇小說集《好人難尋》較引人注意，而其中《好人難尋》更是倍受關注。她刻畫了栩栩如生的漫畫式人物，這一特點在老奶奶身上表現得尤為突出。漫畫式人物的表現方式 (藝術手法)可概括為：寫實法，誇張法，比喻法與象徵法。本文擬從小說中漫畫式人物出發，探討此類人物在作品中的表現方式及其意義，從而揭示其荒誕主題。 關鍵詞：好人難尋；漫畫式人物；荒誕
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».