Poetics through Body and Soul: A Plurimodal Approach
Notice bibliographique
Résumé
In this presentation, I will show that various multimodal resources—such as utterance, prosody, rhythm, schematic images, and bodily reactions—may integratively contribute to the holistic achievement of poeticity. By incorporating the ideas from “ethnopoetics” (Hymes 1981, 1996) and “gesture studies” (McNeill 1992, 2005), I will present a plurimodal analysis of naturally occurring interactions by highlighting the interplay among the verbal, nonverbal, and corporeal representations. With those observations, I confirm that poeticity is not a distinctive quality restricted to constructed poetry or “high” culture, but rather an endowment to any kind of natural discourse that is co-constructed by various semiotic resources. My claim specifically concerns a renewed interest in an ethnopoetic kata ‘form/ shape/ style/ model’ embraced as performative “habitus” among Japanese speakers (Kataoka 2012). Kata, in its broader sense, is stable as well as versatile, often serving as an organizational “template” for performance, which at opportune moments may change its shape and trajectory according to ongoing developments. In other words, preferred structures are not confined to an emergent management of performance, but should also incorporate culturally embedded practices with immediate (re)actions. In order to promote this claim, I explore a case in which mutually coordinated performance is extensively pursued for sharing sympathy and camaraderie. Such a kata-driven construction was typically observed in a highly involved, interactional interview about the Great East Japan Earthquake, in which both interviewer and interviewee were recursively oriented and attuned to the same rhythmic and organizational pattern consisting of an odd-number of kata. Based on these observations, I argue that indigenous principles of organizing discourse are as crucial as the mechanisms of conversational organization, with the higher-order, macro cultural preferences inevitably infiltrating into the micromanagement of spontaneous talk.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».