ТOPONYMS AND ARTISTIC TEXT FORMATION (based on the prose of Yurii Andrukhovych)
Notice bibliographique
Résumé
The article examines the role and functions of toponyms in the work of Yurii Andrukhovich «Lexicon of Intimate Cities» (2011), a collection of texts that reflect the author’s acquaintance with various cities and towns of Europe, USA, Canada, Ukraine, Russia. In this regard, the toponymic vocabulary is considered in the context of studying the category of space and linguo-mental mechanisms due to the cognition of new spatial objects, in this case, urban ones. First of all, these are cities and the objects that fill them – squares, streets, parks, buildings, reservoirs, etc. The main functional feature of toponyms and urbanonyms in Andrukhovych’s work is their entry into contexts that reflect the processes of mastering a space that was not previously known to the author, and acquiring new experience in a new place. Such contexts include I-sentences, syntactic blocks that are generated by object comparison operations, their convergence by adjacency, as well as partitive and associative links that are of an individual nature. Contextual analysis showed that the linguo-mental mechanisms involved in the processes of cognition of a new space correlate with the activation of memory, knowledge, personal experience, and feelings. Their objects are not only extra-linguistic realities, but also toponyms and urbanonyms, their sound, spelling, morphostructural features. Fixation of impressions from the names of urban objects themselves, their internal form, sound images, associations that they cause, creates a separate textual substructure, which is considered as a meta-onymic component of the text. Text formation, which captures inner speech, the associative series, the course of memories, manifestations of previous experience, is largely based in this case on the introspection. In this regard, a conclusion is made about the expediency of studying artistic text formation for the purpose of highlighting the linguo-mental mechanisms activated in the process of mastering a new space.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,008 | 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 ».