An Analysis of Figurative Language in Laurie Halse Anderson’ Wintergirls
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the use of figurative language in Laurie Halse Anderson’s 2009 novel Wintergirls, focusing on both its stylistic variety and semantic function. Specifically, the study (1) identifies and classifies types of figurative language employed, and (2) analyzes the meanings conveyed using Leech’s (1981) seven types of meaning. The systematic random sampling method involved the selection of 13 chapters from which 224 excerpts were extracted for analysis. Coding guidelines, tables, and excerpts comprise the research instruments. Each form of figurative language and type of meaning was categorized to determine their frequencies and then presented as percentages. The study adopted the validation methodology of Miles and Huberman (1994) to ensure reliability. Findings reveal that metaphor is the most frequently used figurative device (f = 89, 39.73%), while connotative meaning emerges as the most dominant semantic category (f = 51, 22.77%). The results suggest that figurative language in Wintergirls not only enhances aesthetic quality but also serves as a vehicle for expressing emotional trauma, identity struggle, and psychological complexity. These insights contribute to literary stylistics and offer pedagogical value for English as a Foreign Language (EFL) instruction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».