Sorrow is physical (Depiction of non-verbal communication in Štefan Strážay’s poetry)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».