Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines texts from modern West African literature whose intention is clearly laughter. It reads novels and plays from Chuma Nwokolo, Wole Soyinka, Kobina Sekyi, Ferdinand Oyono, Amadou Hampaté Bâ, Ola Rotimi, and others. The study explores the relationship between writers, their humorous texts, and their audiences. It makes regular reference to theories of humour, but also acknowledges that by the very nature of their imprecise subject, such theories are not at all comprehensive. It does not propose a definition of “African” humour. It does point out, however, that a multilingual context, along with its differences and hierarchies, creates a unique potential for humour. Divided into four main sections, the thesis revolves around character typologies. Chapter One studies modern-day tricksters and argues that their ethos is both amoral and amusing. Chapter Two focuses on mimicry, and how anxious social climbing in a context of colonialism creates humour. Staying within the context of colonialism, while further underlining the relevance of language, Chapter Three examines the figure of the colonial interpreter. The final chapter discusses norms that are foundational for explaining how expectations can be played upon to make us laugh. Though the four are studied separately, I conclude that they are interconnected. Ultimately, the comic figures, in different ways, characterise the unique dialogue that the writer, who is presenting an African story in English or French, is engaged in with his reader. The templates embody a situation that the writer turns into a source of humour with a self-referential quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».