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Enregistrement W2919896440 · doi:10.5539/ijel.v9n2p394

The Dialectic of Dialectical Materialism and Discourse: A Scrutiny of Aravind Adiga’s The White Tiger

2019· article· en· W2919896440 sur OpenAlexvenueno aff
Wajid Hussain, Khurram Shahzad Azam

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical theory and Gramsci
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialecticSociologyHegemonyIdeologyDialectical materialismSocial classEpistemologySocial sciencePoliticsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The powerful social class exercises its hegemonic practices mainly on the basis of cognitive and discursive strategies. These strategies are accomplished through the exploitation of social knowledge, identities and ideologies, which, for their constitution, owe to the cognitive and discursive tactics themselves. The hegemony of the powerful social groups may, however, be countered when the manipulated individuals come to achieve enough knowledge and realization which protect their cognition from being manipulated further. Moreover, this achieved knowledge and realization also enables them to adapt themselves to the cognitive and discursive practices of the dominant class for the improvement of their socioeconomic position. The paper scrutinizes this notion in Aravind Adiga’s The White Tiger. The study applies Marx’s Dialectical Materialism and van Dijk’s concept of Discourse and Manipulation. Additionally, the latter perspective also works as a model for the research. The study elucidates that the poor-rich divide, which is prevalent in the Indian society, is mainly created by the dominant class through their manipulation of the cognition of the dominated class. It also highlights the productive attempt by a lowest of the low caste individual to become a successful entrepreneur by adapting to and using the same cognitive and discursive tactics as employed against people like him by the powerful social class.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,061
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,317 · 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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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