Notice bibliographique
Résumé
Colours can draw an identity to all living things. Natural colours can either calm down or disturb a person’s inner Self. At the times of crisis, it tends to give the individual soul wit and hope. Colours also have alchemical significance and can impact every man’s mind in certain ways. Colour representations have been used by many symbolists throughout literary history from the past to the present. Symbolists point out the importance of symbols in the poems of symbolist poetry. Moreover, the use of colour symbolism in literature contributes to the treasure of literary forms. In Canadian literature, Yann Martel holds a prominent position for his adaption of symbols and uses them to portray the inner quest of his characters. Frequently, his symbolism embodies a deep search for a spiritual quest with a religious component. Colour is one of the most important aspects in deciphering the psyche of his heroes. He has constructed various symbolic interpretations that exhibit the spiritual longing of individuals. Many colours like red, black, white, green, orange, etc have been used as symbolic representations to decode the mind set and religious beliefs. Among them, black and white colours play a vital role in an in-depth portrayal of the leading characters. The religious quest of the characters has been satisfied through the identification of colour representations and ancient relics. They were satisfied at the end. Hence, his works depict that colours have symbolic dramatic elements that naturally novelize the central theme of the search for Self. It also emphasizes the development of the Self with the supremacy of faith in the Almighty God. This paper deciphers the black and white colour symbols in the novels, “Self”, “Life of Pi”, “Beatrice and Virgil”, and “The High Mountains of Portugal” of Yann Martel.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».