Gender and Power of Language in A Passage to India by Edward Forster
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this research, the main issue is to illustrate the huge differences between female and male characters’ choice of words and their linguistic and psychological effect of the novel’s A Passage to India by Forster (1924). The researchers have set some questions and attempted to answer them through using qualitative methods endorsed by Potter's (1999) and Lakoff's (1973). These qualitative methods are the ones which focus on vocabulary, word analysis, and word meaning. The main concern of these methods is to gather non-numerical data proofing our main idea even more by giving examples from the incidents in the novel. They also refer to the meanings, concepts, definitions, characteristics, metaphors, symbols, and description of things. The research comes out with some important findings. It is revealed that words alone do deliver the whole meaning. However, it is demonstrated that gender, body language, words of politeness, and punctuations that show the tone of voice do help words convey their effect more clearly. It is also found that females have strong tendency to use descriptive words to express their feelings. This makes females' language more pleasant than males'. It is further noticed that females use tag questions more commonly to seek approval. On the other hand, it is observed that males produce formal sentences to realize and ascertain dominance in their speech.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle