The Corpus-based Multidimensional Analysis of Hemingway’s The Torrents of Spring
Notice bibliographique
Résumé
This study employs a corpus-based multidimensional analysis, as proposed by Biber, to investigate the linguistic features of Ernest Hemingway’s first novel, The Torrents of Spring, compared to his other works. Through a corpus analysis of 21,709 tokens from The Torrents of Spring as the study corpus and 725,674 tokens from eight of his later novels as the reference corpus, the study sheds light on Hemingway's unique writing style by examining his linguistic preferences. The results show notable variations in 20 linguistic characteristics, including The Torrents of Spring's greater use of nouns, longer average word lengths, greater prepositional frequency, and fewer causal subordinations. These findings imply that Hemingway's approach in this early work is distinguished by emphasizing informative discourse, incorporating significant substance without prioritizing interaction.Furthermore, the study identifies six textual dimensions based on Biber's framework, highlighting that while some dimensions show similarities across Hemingway’s works, dimensions such as "Involved vs. Informational Production" and "Online Informational Elaboration" exhibit striking contrasts. The analysis demonstrates that Hemingway's first novel is marked by a significant emphasis on precise lexical choices and structured information delivery, in contrast to his later writings' more interactive and emotionally nuanced style.By offering factual proof of Hemingway's linguistic inclinations, this study advances our knowledge of his changing writing style. It also fills a vacuum in the literature concerning the particular linguistic elements of The Torrents of Spring, providing new light on the intricacies of Hemingway's storytelling style. The findings highlight the value of corpus-based approaches in literary analysis and help readers understand the complex relationship between language choices and story structure in Hemingway's body of work.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».