Deixis Role as an Index of Style: A Comparative Corpus Stylistics Analysis of Self, Pakistani and Other Translators
Notice bibliographique
Résumé
Deixis are the linguistic expressions which are used for the reference within the context and out of the context to share knowledge. These are functional keys for contextual coherence and for strong involvement of interlocutors. In this dissertation, role of deixis are interpreted with reference of three different categories of novels; Pakistani novels, other translated, and self-translated novels. The aim of this research is to extract the style difference due to the use of deixis as a style indicator in other and self-translated novels in comparison with non-translated novels. Further, we will try to find out how the use of different types of deixis effects on the context of the text. Generally it has witnessed that the other and self-translators are different in their styles. The reason behind such difference is that the self-translator has more freedom while translating their own novels for other audience. For analysis, in total nine novels are selected, three novels of one category and in total three categories are involved. This research adopted the quantitative approach and for analysis corpus software tool, AntConc is used. Whole data is tagged by POS tagger and manually as well, than interpreted through AntConc. The results of this research indicate that the Self translated novels used more deixis and have more simple and direct language then the others translated categories. In these novels the first person and second person communication is more oriented. Similarly other deixis expressions as time, past tense and special deixis are more referred which make language explicit.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».