MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3005683023 · doi:10.5539/ijel.v10n2p284

A Sociopragmatic Analysis of Women and Gender Roles in John Galsworthy’s Forsyte Saga and Naguib Mahfouz’s Cairo Trilogy

2020· article· en· W3005683023 sur OpenAlexvenueno aff
Abdulfattah Omar, Musa Ahmed Musa Alhassan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPrince Sattam bin Abdulaziz University
Mots-clésTrilogySalience (neuroscience)NarrativePerspective (graphical)Style (visual arts)SociologyPower (physics)PoliticsLinguisticsLiteraturePsychologyPolitical scienceComputer scienceArtPhilosophyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is concerned with investigating the treatment of women and gender roles in Glasworthy’s Forsyte Saga and Naguib Mahfouz’s Cairo Trilogy from a sociopragmatic perspective. The texts studied for this paper have not been evaluated to socio-pragmatic analysis that reflects the little application of this approach to literary works. As thus, the goal of this paper is to advance sociopragmatic analysis to these novels—there is salience from the style, narrative techniques, and language utilized by both writers in their books, which indeed points to pragmatic undercurrents that must be explored. The results indicate that social and political aspects are key elements for understanding women and gender issues in the selected texts. The integration of these contextual elements revealed how the two authors manipulated literary discourse to reflect on the power relations and struggles between men and women of their age. It can be claimed that sociopragmatic approaches provide opportunities for understanding the hidden layers within the selected texts in terms of social practices and interactions among characters. It is finally suggested that sociopragmatic approaches should be integrated into literary studies for a better and deeper understanding of literary discourse in general and crosscultural issues in particular.

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)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeQualitatif
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

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of English LinguisticsMême sujetDiscourse Analysis in Language StudiesTravaux en français237 207