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Enregistrement W3008937627 · doi:10.5539/ells.v10n1p86

An Analysis of Pride and Prejudice from Structuralist Perspective

2020· article· en· W3008937627 sur OpenAlexvenueno aff
Jinhua Zhang

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueShakespeare, Adaptation, and Literary Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrideTheme (computing)Prejudice (legal term)Plot (graphics)Perspective (graphical)Meaning (existential)EpistemologySociologyFeminismComprehensionLinguisticsComputer sciencePsychologySocial psychologyArtificial intelligenceGender studiesPhilosophyMathematicsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pride and Prejudice is a classic novel from Jane Austen, a prominent female British writer, which has attracted considerable attention from the perspective of language, content, feminism, and marriage view but without the plot organization. Different from the previous study, this paper aims at the plot organization of the novel to see its structure and the deep meaning. This paper is devoted to analyzing the novel from the surface and deep structure, in which the structuralist approach is employed. The surface and deep structure theory is the main clue; besides, the structuralist narratological methods are applied to analyze the cases in the novel and explore the surface structure and deep structure respectively. The concepts of surface and deep structure and the structuralist narratological methods were applied to analyze Pride and Prejudice to see how the plots act to serve for the theme. The paper shows that the achievement of a novel is closely related to its complement of the structure. The clear hierarchies can effectively elaborate the story and the theme. To divide the plot into several parts can easily control and handle the development and interaction of the plots. The relative and oppositional relations of the different plots contribute to the demonstration of the theme and the comprehension of the readers.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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