Linguistic Choices in Hamid’s Moth Smoke: A Transitivity Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The present study is aimed at an investigation of how meanings are construed in a literary text. The main theoretical framework employed for the data analysis was transitivity, which finds its roots in Halliday’s (1994) Systemic Functional Grammar. 21 texts from Hamid’s novel, Moth Smoke (MS) were selected as data. A sample size of 1100 complex clause sentences containing different processes, participants and circumstances was drawn for analysis. The focus of the study was the identification of transitivity patterns associated with the main characters of the novel following Simpson (2004) who viewed it “useful indicator of character in prose fiction” (p. 119). The findings of transitivity constructions showed that all types of processes were found in MS. Based on the rank of frequency, material processes were computed the most frequent processes. They did have frequency of occurrence as (1076=51.45%). The projection of mental processes was (13.91%) in the second position. The verbal processes were (11.23%), relational processes (19.75%) while the lowest projection was found in behavioural (2.63%) and existential (0.86%) processes. Male characters were ascribed with more material and verbal processes while females were drawn as having mental and attributive process clauses. The current study concluded that transitivity options can function as a useful analytical tool in the analysis of a literary text.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».