MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409053436 · doi:10.5430/wjel.v15n5p155

Nonverbal Domination in George Orwell's Animal Farm: A Critical Discourse Analysis Approach

2025· article· en· W4409053436 sur OpenAlexvenueno aff
Ayman Khafaga, Ahmed Mohammed Alotaibi, Raneem Bosli, AlShahad Adnan AlDereihim

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeorge (robot)Critical discourse analysisNonverbal communicationSociologyComputer sciencePolitical sciencePoliticsCommunicationArtificial intelligenceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study adopts a critical discourse analysis approach to decipher the different nonverbal strategies of domination communicated by the visual and vocalic nonverbal codes in George Orwell's allegorical novella Animal Farm (1945). The primary purpose of the paper is to investigate the use of nonverbal practices as mechanisms for manipulative and coercive domination in the selected novel. In so doing, the paper draws on two analytical strands: the first is the critical discourse analysis approach as discussed by Fairclough (1995), van Dijk (2015), Wodak and Meyer (2015), and Weiss and Wodak (2007), and the second is Andersen's (1999) categorization of nonverbal communication strategies. The paper has three main findings: first, four strategies are identified as indicative in the production of domination in Animal Farm: the use of violence and gestures at the visual level, and the use of threat and intimidation (manifested in the dogs' growls) and the use of confusion and distraction (represented by the sheep's bleating) at the vocalic level. Second, nonverbal practices in Animal Farm are employed manipulatively and/or coercively to shape, reshape, and/or change characters' attitudes and behaviors towards particular attitudinal positions that serve the benefits of those in power. Third, nonverbal practices contribute to the dynamics of power in the discourse of the selected novel and augment the rhetorical influence of discourse interlocutors at the intradiegetic level of communication, particularly in amalgamating the authority of the powerful over the powerless.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,021
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of English LanguageMême sujetDiscourse Analysis in Language StudiesTravaux en français237 207