MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3173993481 · doi:10.3968/11436

Pragmatic roles in Wole Soyinka’s The Trials of Brother Jero and Jero’s Metamorphosis

2020· article· en· W3173993481 sur OpenAlexvenueno aff
Simeon Ajiboye

Notice bibliographique

RevueStudies in literature and language · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrotherCovertContext (archaeology)Meaning (existential)PsychologyEpistemologySocial psychologySociologyLinguisticsPhilosophyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Performance of role is central to the understanding of any discourse or activity because, through it, the implicit meaning is made obvious. Previous studies have considered the role of context in understanding interaction or discourse but they have neglected pragmatic roles in the understanding of any discourse, especially literary discourse. Thus, this study, therefore, examines how pragmatic role contributes significantly to the understanding of discourse and how it reveals participants’ intentions in Wole Soyinka’s The Trials of Brother Jero and Jero’s Metamorphosis. The study adopts Jacob Mey’s 2001 Pragmatic act theory. Data were sourced from relevant utterances in the text and were subjected to pragmatic analysis. Two broad categories of roles: social-informed and religious-informed roles, characterised Wole Soyinka’s The Trials of Brother Jero and Jero’s Metamorphosis . Social-informed role divides into a deceiver, debtor and creditor roles; while religious-informed role splits into prophet, discipler and disciple roles. Denying, forecasting, impersonating, lying, insisting, predicting, instructing and submitting are various practs used to foreground these roles. The paper concludes that studying various pragmatic roles in any discourse will not only contribute to the understanding of the discourse but will also reveal the interactants’ covert intentions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,023
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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 revueStudies in literature and language→Même sujetEFL/ESL Teaching and Learning→Travaux en français237 207→