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Enregistrement W2997979337 · doi:10.5539/ijel.v10n1p277

A Corpus Stylistic Analysis of Speech and Thought Presentation in James Joyce’s Dubliners

2019· article· en· W2997979337 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Ajmal, Ayaz Afsar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHigher Education Commision, Pakistan
Mots-clésPresentation (obstetrics)AmbiguityNarrativeStyle (visual arts)Character (mathematics)LinguisticsRepresentation (politics)Relation (database)Emphasis (telecommunications)LiteratureComputer sciencePsychologyPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article utilizes the theory of narrative style which is interesting from both the standpoint of literary stylistics as well as from that of the theory of communication. In this framework, the relation of a narrator to a reader is the basic relationship underlying all narrative structures. According to this basic relationship a number of ways of narration are differentiated or, as Mc Hale (1978) calls them represented/reported discourse. This article endeavours a systematic analysis of the stylistic devices used in fictional writing for the representation of a character’s speech and thought. So, the present study attempts to analyze the interaction between categories of speech and thought presentation in James Joyce’s Dubliners by applying Leech and Short Model (2007). Excerpts of 2000-word length have been selected and manually tagged to have the accurate annotation keeping in mind the contextual potential to recognize discourse categories in Joyce fiction and then corpus software AntConc (Laurence Anthony, 2018) was used to get quantitative results. Since fictional texts display the tendency to move between categories of speech and thought presentation as well as between the modes within one category and its demarcation is a real challenge to the researchers. The practical part of research was done on the basis of short stories from James Joyce’s Dubliners. Special emphasis is given to variations between the two modes as well as to the instances of ambiguity created by their interplay.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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