Linguistic Personality of the Marvel Cinematic Universe Character Nebula: Narrative and LIWC Analyses
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
Blockbuster films intended for an international audience often depict universally recognisable psychological motivations and limitations, presenting characters whose verbal expressions create distinct psychological impressions. This paper focused on the relationship between language use, including narratives and psychological categories of words, and the psychological traits of cinematic personalities. The study aimed to investigate how a character's language usage exposed their personality, psychological attributes, and transformations throughout their story arc and archetype. To achieve this, in the research a connection between Maslow's hierarchy of human needs, Jung's concept of archetypes, and Schmidt's typology of master characters in fiction was drawn, which expanded the understanding of the heroine Nebula from Guardians of the Galaxy verbal behavior. The research further defined the character's psychological image and arc by analysing their speech patterns. It identified the character's archetypes, namely the Backstabber and the Father's Daughter, and explored the progression between these archetypes. Additionally, the article employed the narrative analysis to construct the character's story. The narrative analysis was concluded with the implementation of the LIWC-22 psycholinguistic analysis in order to validate the findings derived from the psycholinguistics and cinematic studies. This method allowed for a comprehensive examination of the language used by cinematic characters, providing insights into their psychological traits and development. Ultimately, this research has contributed to the comprehension of how people's psychological characteristics are depicted and communicated through language in mass cinematography.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle