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Enregistrement W4393076705 · doi:10.5430/wjel.v14n4p51

Exposing Widow’s Psyche in a Fine Balance: A Study of Rohinton Mistry’s Widow Characters

2024· article· en· W4393076705 sur OpenAlexvenueno aff
N. Mounisha, V. Vijayalakshmi

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSouth Asian Studies and Diaspora
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycheBalance (ability)Computer sciencePsychologyPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indian writers including both male and female novelists generally utilise novels to reveal the psychological conditions of the female sex with the help of their dramatic personas. One such Indian writer is Rohinton Mistry, who unveils the mental states of women through his independent female characters, especially fictional female singletons. Among his numerous works, A Fine Balance is a notable piece that falls into this category. The novel is about the life struggles of the widow heroine Dina Dalal after the death of her husband. Apart from Dina, Mistry has used many widow characters who play minor roles in developing the storyline. The paper aims to exhibit the mental fluctuations of the fictional widows that comprise the widow protagonist Dina Dalal. The investigation with the help of the female characters uncovers the psychological oscillations of the widows due to their singlehood statuses. It unmasks the emotional transpositions, loneliness, fears, regrets, hopelessness and mental instabilities of the widows. The analysis avails the psychoanalytic Literary Theory to support its arguments and to obtain its objectives. With the aid of the select prose narrative, the research brings out Rohinton Mistry’s typical representation of widow characters to have psychological problems because of losing their husbands. Hence, the article projects that despite picturing the fictional widows as persons who are bold and liberating, Mistry has represented them to be psychologically vulnerable rather than presenting them as mentally strong and stable individuals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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