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Enregistrement W6921106091 · doi:10.6093/2035-8504/8571

Relevance Theory for Fiction

2021· article· en· W6921106091 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUniversità degli Studi di Napoli Federico II · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEthics, Aesthetics, and Art
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelevance theoryRelevance (law)ComplaintFallacyField (mathematics)Natural (archaeology)Literary scienceLiterary criticism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relevance Theory has been dismissed as inapplicable to literary genres first for its failure to come up with interesting and plausible new interpretations and second for its demonstrations’ depending on contexts that are personal and immediate compared to the timeless public stages of the literary utterance. The first complaint is easily addressed: RT is not a hermeneutic tool; the laboriousness and banality of putative interpretations are not evidence in themselves of RT’s incapacity to explain the inferential conditions of literary genres. The second complaint is addressed first by revisiting the typical demonstration of Relevance principles and finding that interlocutors’ implicature-generating indirectness is a communicative efficiency insofar as it enriches shared consciousness. The ostensive-inferential model is then taken towards the literary field by first demonstrating its working in a (simple) expression in visual art. Beyond these ground-level demonstrations, the chapter recognises problems with RT’s relying on Grice’s ‘intended meaning’ – for intention comes up against the ‘intentional fallacy’ in literary appreciation. Suggesting that a more pragmatic sense of intention could ease some fallacy fears, the chapter brings to the table Taylor’s reminder of Grice’s distinction between natural and non-natural meaning, and, further, proposes that the inferential structure of literary genres produces a depth of field so fertile that it may be a clue to if not strict evidence of Sperber and Wilson’s ‘dedicated module’. The chapter concludes by proposing intertextuality and, in addition, indirectness itself as projects for exploratory applications of RT to literary utterance, and then offers three very brief case studies, from Austen, Zola, and Dreiser.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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