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Enregistrement W2908696713 · doi:10.1515/cog-2018-0044

Proximal and distal deictics and the construal of narrative time

2019· article· en· W2908696713 sur OpenAlexaff
Barbara Dancygier

Notice bibliographique

RevueCognitive Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeixisNarrativeConstrualsDemonstrativeLinguisticsConstrual level theoryContext (archaeology)AdverbPsychologyMeaning (existential)IndexicalityLocative caseHistoryPhilosophySocial psychologyVerb

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper proposes an approach to narrative deixis which offers a coherent analysis of the respective roles of proximal and distal deictic expressions (demonstratives as well as temporal and locative adverbs). The paper starts by arguing that fictional narratives require an approach to deixis which modifies a number of broadly held assumptions, especially as regards the interaction between tense and other deictic forms. It then considers the widely discussed instance of the temporal adverb now in the context of Past Tense. The second part of the paper gives special focus to demonstratives in narrative fiction, showing their role in temporal construals. It argues that both temporal and demonstrative expressions are primarily used to serve narrative viewpoint construction (which includes but is not limited to temporal viewpoint). Examples from several novels are then used to show how the proximal and distal choices of demonstratives, temporal adverbs and locative adverbs structure narrative viewpoint, including narrative representation of character experience. The paper concludes by proposing that in the context of fictional narratives the proximal/distal contrast is more relevant to meaning emergence than individual aspects of deixis, and that the construal of time can be achieved through the whole spectrum of deictic forms, not just tense and temporal adverbs such as now and then .

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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