Textual determinants of a component of literary identification
Notice bibliographique
Résumé
Three experiments were conducted on how properties of the text control one aspect of the process of identifying with the central character in a story. In particular, we were concerned with textual determinants of character transparency, that is, the extent to which the character’s actions and attitudes are clear and understandable. In Experiment 1, we hypothesized that the narrator in first-person narratives is transparent because narratorial implicatures (analogous to Grice’s (1975) notion of conversational implicatures) lead readers to attribute their own knowledge and experience to the narrator. Consistent with our predictions, the results indicated that stating the inferred information explicitly leads readers to rate the narrator’s thoughts and actions as more difficult to understand. In Experiment 2, we assessed whether this effect could be explained by differences in style between the original and modified versions of the text. The results demonstrated that there was no effect of adding text when the material was unrelated to narratorial implicatures. In Experiment 3, we hypothesized that transparency of the central character in a third-person narrative can be produced when the consistent use of free-indirect speech produces a close association between the narrator and the character; in this case, readers may attribute knowledge and experience to the character as well as the narrator. As predicted, the central character’s thoughts and actions were rated as more difficult to understand when the markers for free-indirect speech were removed. We argue that transparency may be produced through the use of what are essential conversational processes invoked in service of understanding the narrator as a conversational participant.
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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 | 0,005 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».