Deconstructing Language Borders through the Hybrid. A Topical Approach to Margaret Atwood’s <i>Dark Lady</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Starting from the premise that cultures assume myriads of foreign elements, alterities, and differences, this paper analyses a phenomenon that becomes a conscious and an intentional one, namely language hybridity. Our purpose is to give thoughtful attention to certain instances of hybridity perceived at the syntactic, semantic, and lexical levels. Since language users make their choice in any situational context, we witness a great degree of linguistic blending: e. g. the borrowing of words and phrases becomes tied to new ways of making meaning. Additionally, we face a dynamic increase of mixed language registers, styles, and voices that form a complex linguistic repertoire in a literary work. For exemplification, we will analyse Margaret Atwood’s experimentations across genre and linguistic boundaries encountered in her short story Dark Lady , integral part of the short fiction collection Stone Mattress. Nine Wicked Tales (2014). This narrative is characterized by a mixture of heterogeneous elements: hybrid phrases created as a result of borrowing words, elevated language (sprinkled with widely known Latin sayings), and alteration of idioms by one-word substitution. Hybridity becomes a way through which Margaret Atwood deconstructs language borders. In Dark Lady , the Canadian writer shows that hybridity stimulates innovation since the individual is allowed to move freely between spaces of meaning.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».