MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2974555849 · doi:10.5539/ijel.v9n5p422

The Use of the Concept of “Language Variation” As a Stylistic Device in Pygmalion: Toward A Socio-Stylistic Approach

2019· article· en· W2974555849 sur OpenAlexvenueno aff
Adil Mohammed Hamoud Qadha

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)Character (mathematics)LinguisticsCode (set theory)Class (philosophy)PsychologySociologyRegister (sociolinguistics)Computer scienceArtificial intelligencePhilosophyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the author supports the claim that there is an inevitable relationship between language and social class to which a speaker (character) belongs. The paper claims that a literary language is a manifestation of the verbal practices done by real speakers in real communicative situations. The paper illustrates that Bernard Shaw in Pygmalion used the concept of “language variation” as a stylistic device to reveal some significant social aspects of Eliza Doolittle, the main character of the play. Drawing on Basil Bernstein’s distinction between elaborated code and restricted code, the paper compares between Eliza as a low -class illiterate speaker and the same Eliza after having intensive linguistic training by Prof. Higgins. The analysis is based on some selected extracts of Eliza’s speech in different conversational scenes in the play. The paper hypothizes that literary discourse, mainly dialogues, can be treated as an ordinary language used in real conversational situations. The analysis was conducted from phonological, syntactic, pragmatic and sociolinguistic perspectives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0040,054
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of English LinguisticsMême sujetLanguage, Discourse, Communication StrategiesTravaux en français237 207