The Truth Behind Voice and Power in My Feudal Lord: A Speech Act Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Female writers use autobiography to express their experiences, deference, and inner-conflicts. They describe their connection to different events and people in domestic or social context to explain their feelings and complexity of their lives. This study analyzes the way Durrani constructs norms of gender and power in her autobiography, My Feudal Lord. The paper imports Searle’s theory of speech act analysis to discover the way the author creates and performs gender in the domain of power through textual interactions. Durrani achieves the effect of patriarchy through frequent use of directives, expressives, and commissives by her husband through employing direct language. The husband openly expresses criticism, blame, complain, and acknowledgement in his interactions which validate his authority over his wife. The striking feature of the wife’s speech is even more frequent use of directives as compared to the husband. However, the major gender distinction was reflected in the use of directives. The husband used more commands and the wife asked more questions. Another major difference was that of commissives which occurred half of the times in the wife’s speech as compared to her husband’s speech. She hardly used any apologies or compliments which shows her diminishing submission to her husband’s authority. Her expressives also reflect her firm attitude and courage to take risk of protesting against her physically and socially more powerful husband.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».