A Corpus Stylistic Analysis of Speech and Thought Presentation in James Joyce’s Dubliners
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».