Animal representations in Margaret Atwood’s novels: a study based on pan-indexicality model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Margaret Atwood is a Canadian author of more than thirty-five books and the winner of prestigious literary prizes, such as the Booker Prize, the Giller Prize, and the Governor General’s Award. Her influence on Canadian literature and contemporary literature as a whole is phenomenal. Nevertheless, little is known with respect to how Atwood represents animals covering the full range of her novels. This paper reports on the analysis of animal representations in Atwood’s seventeen novels through Python programming and close reading under the framework of a new semiotic research finding, a pan-indexicality model within the context of literature and the environment. This study investigates the frequencies of animal vocabulary in the seventeen novels, the changes of animal representations in her novels before 1990s and after 1990s, and the implication of the ever-changing animal representations during the fifty years. This paper concludes that nonhuman animal descriptions in Atwood’s novels of 1970s and 1980s run at a high level and decrease in her novels of 1990s, while scientific animal descriptions increase in her novels of 2000s and 2010s. Nonhuman animals in her novels of 1970s and 1980s are instrumentalized as a vehicle for indigenization and national individuation from the United States, and scientific animals in her novels of 2000s and 2010s are instrumentalized in the service of environmental apocalypticism. This study suggests that the pan-indexicality model can be employed to understand the meaning of signs in literature and the environment from the perspective of authorial intention, with reference to authors’ encyclopedic knowledge, personal experience, social, and cultural background information.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».