The Poetry of the Great War and Propaganda
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this thesis is to analyze some examples of First World War poetry regarding, on one hand, its function as propaganda and pro-war material, and on the other hand, its function as anti-war material. It demonstrates how the Great War influenced and challenged the poetic conventions of the period, but also how poetry influenced the war. The poets examined include Rudyard Kipling, Rupert Brooke, Jessie Pope, Robert Graves, Siegfried Sassoon, and Wilfred Owen. The first three of the six authors are the examples of pro-war poetry that illustrate some similar aspects of the pre-war and war poetry that is patriotic and that romanticizes the idea of war. Consequently, it is important to explore the concept of propaganda, and specifically, the occurrence of propaganda during the First World War through Peter Buitenhuis’s The Great War of Words: British, American, and Canadian Propaganda and Fiction, 1914-1933. Furthermore, various articles by authors such as Jo Fox, Alice Goldfarb Marquis and Anurag Jain will serve as a link between propaganda and literature. Meanwhile, the latter three authors are some of the more prominent authors of the Trench poetry, particularly, they are the representatives of the anti-war poetry after experiencing the horrors of the trenches. Moreover, Susanne Christine Puissant’s Irony and the Poetry of the First World War, Jon Silkin’s Out of Battle: The Poetry of the Great War, and David Punter’s Literature of Pity provide the theoretical framework for the analysis of the poems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».