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Enregistrement W7071788237

Sorrow is physical (Depiction of non-verbal communication in Štefan Strážay’s poetry)

2011· article· en· W7071788237 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHistorical and Modern Theater Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepresentation (politics)PoetryKinesicsNonverbal communicationFeelingSign (mathematics)Subject (documents)Point (geometry)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The poetry of Štefan Strážay is analysed in this paper from the point of view of nonverbal communication. Nonverbal communication is a subject of growing interest to scholars in many disciplines, also in literary studies. Spanish-Canadian leading scholar Fernando Poyatos, after systematizing the conceptual, terminological and methodological apparatus of this interdisciplinary science, has applied it to the analysis of literary texts of prose fiction and theatre. This paper is inspired by the findings of Poyatos, but tries to go further, testing the applicability of this new discipline to lyrical poetry. The representation of nonverbal communication in lyrical text is usually less explicit than in the other literary genres, but thanks to the realistic nature of Strážay’s poetry it is possible to find some good examples. Due to the mainly visual nature of the poetic image, the paper focuses on the representation of kinesics –and one of its parts, proxemics– in Strážay’s poetry. Texts are selected from his representative books Wormwood, Sister, and 96 Malinovský Street. Particularly interesting are those poems in which there is a communicative interaction between two persons, the most often a man and a woman; one of them can be the lyrical subject, otherwise acting as an observer. The representation of body language in Strážay’s poems is mostly implicit, but it is important as a sign of nonverbalized feelings of the characters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,379
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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