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Enregistrement W3000002460 · doi:10.5539/ijel.v10n1p414

Traumatic Speech Acts in Toni Morrison’s Beloved

2020· article· en· W3000002460 sur OpenAlexvenueno aff
Tamsila Naeem, Zafar Iqbal Bhatti, Mushira Habib

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiterary Theory and Cultural Hermeneutics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetorical questionWhite (mutation)PsychologyOrder (exchange)SociologyArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative study aims to scrutinize the traumatic effects of rhetorical and political excitable speech acts in Toni Morrison’s most commended novel Beloved, which presents haunting situations of slavery in USA. The novel demonstrates that the white masters attempt to interpellate the minds of the black slaves in order to make them recognize that they are sub-human creatures. These interpellative forces consequence in life time enslavement of the victims, since they never come out of the traumatic effects of the verbal abuse, they were victimized with. The data are collected from Toni Morrison’s novel, Beloved, which presents haunting situations in which the black slaves after their freedom, evoke in their mind traumatic memories of their slavery. In order to examine the traumatic speech acts, relevant excerpts were taken through purposive sampling under the method of content analysis. The applied theoretical model is based on Judith Butler’s postulates about burning speech acts presented in her famous book, Excitable Speech. The analysis of the selected traumatic speech acts shows that the pricking state of the victims’ self and ego traumatize them even after they get freedom. They repeat the injurious speech acts and atrocities of the white masters to further aggravate the situations through traumatic speech acts.

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)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,011
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)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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