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Enregistrement W7047579413

Gemischte Charaktere in Gotthold Ephraim Lessings bürgerlichen Trauerspielen "Emilia Galotti" und "Miss Sara Sampson"

2018· dissertation· et· W7047579413 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDSpace repository (University of Tartu) · 2018
Typedissertation
Langueet
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Field Sensors Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeal (emblem)NarrativeContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Käesoleva bakalaureuse töö eesmärgiks on näidata, et Gotthold Ephraim Lessingu kirjutatud draamades Emilia Galotti ja Miss Sara Sampson vastavad teose tegelased nii öelda “gemischte Charaktere1” kriteeriumitele ning lähtudes Lessingu ideedest ja tõekspidamistest võis neil olla ka mõju ja effekt toonasele publikule. Valgustusajastu põhilised ideed puudutasid suuremas osas ratsionaalsust, haridust, eneseteadlikkust ja muud, mis pidi inimesi suunama mõtlema ja mitte enam minema kaasa halli massiga. Valgustuse ideed ulatuvad ka tagasi antiikaega. Olles antud epohhi üks silmapaistvamaid kirjanikke, on ka Lessing oma mõttes sidunud antiigiga. Nimelt Aristotelese meetodeid ja tõekspidamisi oli Lessing pidanud oluliseks ja naturaalseks ning kirjutades teoseid, kasutas ta neid ka ära. Oma kirjutises Hamburgi dramaturgiat kohta, kritiseeris Lessing sealsel laval etendatud tükke ja toonitas antiigist pärit meetodit, mille juures peaksid tragöödia ja komöödia kajastama kodanlikku igapäevaelu. Ka Lessingu enda teostes protagoniste kehastavad kodanikud ja mitte enam kuningad ja valitsejad. Seal juures kirjutas ta paljudele oma teostele traagilise lõpu. Nende kahe tulemusena pani ta aluse kodanlikule kurbmängule, mille eesmärk oli publikumi kasvatada ja nende eneseteadlikkust arendada. Läbi terve ajajärgu oli oluline arendada ratsionaalset mõtlemist ja rõhutada haridust ning täpselt seda üritas ka Lessing oma raamatute lugejate ja teatrihuvilistega teha. Et rahvast aga kasvatada, oli vaja teostes esinevad tegelased rahvale võimalikult lähedale tuua, et tekiks suhestumine ja mõistmine rahva ja teose tegelaste vahel. Publik pidi suutma samastuda teose karakteritega, mis omakorda pidi hirmu ja kaastunde abil esile kutsuma katarsise, ehk emotsionaalse puhastumise ja sama aegselt hirmu selle ees, et laval või raamatus toimunu võib juhtuda ka reaalses elus. Just katarsis koos hirmu ja kaastundega pidid tagama inimese kasvatuse ja panema neid mõtlema. Et samastumine võimalik oleks, pidid protagonistid olema tavarahvale võimalikult sarnased, see tähendab omama nii häid kui ka halbu iseloomujooni, mitte olema üdini kurjad või head. Sellist meetodit kasutades kirjutas ka Lessing oma draamad Emilia Galotti ja Miss Sara Sampson.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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