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Enregistrement W2925754059 · doi:10.5539/ijel.v9n3p57

American Dream or Avaratia: Critical Circumspectis of American Dream Through Ages

2019· article· en· W2925754059 sur OpenAlexvenueno aff
Faiza Zaheer, Kamal Ud Din

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Studies and Interdisciplinary Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDreamDeconstruction (building)AestheticsPostmodernismArtLiteraturePsychoanalysisPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is an attempt to apply Jacques Derrida’s theory of Deconstruction to American Dream and its treatment in the language of Edward Albee’s play American Dream and other American Playwrights. Different deconstructive terms have been applied to understand and analyze the language of Albee’s The American Dream. Deconstructive terms; Différance, Erasure and Aporia have been applied to the language used by Albee to analyze the concept of American dream and its relation to its context of old American Dream as envisaged by the founding fathers and the new American Dream as defined by James Truslow Adams. These deconstructive terms will help readers to understand the themes and language of postmodern and post war American drama in general and those of Albee’s in particular. This, in turn, makes the reader realize that American dream as depicted in modern American Playwrights is materialistic, illogical, futile and bizarre: Albee’s play reflects modern American society and its sensibility. Language of modern is simple yet it communicates multi-faceted interpretations and those interpretations have been explored in the light of all these deconstructive terms. The basic purpose of involving these deconstructive terms in analyzing the language of Albee’s The American Dream and the other major postmodern American plays is not only to understand the mutability and fluidity in the diction but also to expose absurdity and apparent meaninglessness in it.

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)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,016
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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