Narrativised simile and emotional responses to Brexit
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study looks at two figurative ways in which popular media and social media represent the publics response to the process of implementing Brexit. Specifically, it contrasts analogies, which construe the nature of Brexit in terms of the nature of the problems arising (e.g. the impossibility of taking the eggs out of the cake ), with tweets relying on simile to express emotional responses. The focus of this study is on the nature of simile, as the trope of choice in profiling emotional responses, and especially on narrativised similative constructions, such as Brexit is like X , where X as an extended narrative. These similes match the real story of Brexit, which lasted several years, with other narrative scenarios. Crucially, the scenarios created are focused on how the person feels about the story of Brexit (e.g. the long period of hesitation and indecisiveness) and not on political affiliations and arguments. In effect, Brexit is like X framing could be loosely paraphrased as Experiencing Brexit makes me feel similarly to experiencing a narrative such as X , where X is a made-up story, depicting unimportant social events or movie genres. The emotions targeted in the Brexit is like X examples (such as disappointment, boredom, feeling exasperated or bemused) are complex emotional reactions to a narrative failing to reach a satisfying resolution. From the perspective of figuration, Brexit is like X similes suggest the need to re-evaluate the nature of simile as a conceptual mapping and to consider the role fictive stories play in expression of emotions. Also, the complex syntactic forms used to represent the narrative structure of X provide the material for reconsidering simile as a construction.
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.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle