Descriptive Focus as a Semiotic Marker in Festus Iyayi’s Violence
Notice bibliographique
Résumé
Descriptive Focus is a technique of rendering fiction whereby (mock) reality is constructed vividly and graphically through the descriptive power of portrayal. A prose writer using this style may zoom his lenses on certain episodes and characters to foreground areas of interest that contribute significantly to the understanding of the theme of the works. Descriptive Focus or Focalization, therefore, not only yields stylistic meaning, but also provides a means of deciphering the ideational dimension of a text. In the novel, Violence, focalization on the squalour, destitution and pitiable conditions of the poor masses is so pictorially captured with typified visual, tactile, gustatory, olfactory, auditory and kinaesthetic images that we are tempted to regard the work as faction. Contrastively, Iyayi portrays the upper class as rich and comfortable and reeling in surfeit while the poor who provide this comfort wallow in want. This paper analyzes this text-forming strategy and reaches the conclusion that the descriptive focus itself is a semiotic marker or a code in developing the ideational content of the novel and in and deciphering same by the audience. This evocative power of graphic description reinforces the themes in the novel. Key words: Descriptive focus; Ideation; Semiotic marker; Typification
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,020 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».