Shakespeare's Telling Words: Grammar, Linguistic Encounters, and the Risks of Speech
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation analyzes undertheorized grammatical and linguistic details of Shakespeare’s language. Using tools derived from the fields of linguistics, pragmatics, and discourse analysis, I trace the ways that Shakespeare’s speakers represent themselves in language, and how they position themselves relative to their interlocutors. Grounding my study in a selection of Shakespeare’s works in which questions of self-positioning are particularly fraught, I argue that the nuances of grammar that undergird the linguistic performance of Shakespeare’s speakers encode significant clues about interaction and interpersonal relationships. I maintain that the minute details of linguistic encounters, easily overlooked words such as modal verbs (particularly shall and will) and deictic markers (words such as I, this, and now), hold important information about speakers’ perceptions of themselves, their interlocutors, and their environment. Attention to such details, and to charged moments of linguistic encounter in which speakers must negotiate their modes of self-positioning, helps to illuminate the troubled processes of self-representation and changing self-perception. Chapter one focuses on Shakespeare’s sonnets, and suggests that these poems provide a productive model for the examination of the nuances of speech and interactive dialogue. I anchor my discussion in the particular resonance of the word shall in the sonnets, and explore the ways in which the sonnet speaker attempts to preserve linguistic control relative to a threatening interlocutor. The second chapter extends these concerns to consider how the speakers of Troilus and Cressida respond to a wide network of potentially threatening interlocutors. In this chapter, I focus on linguistic encounters such as arguments and gossip to examine the risks that speakers encounter when they enter the fray of communal discourse. My third chapter turns to Coriolanus to consider moments of aggressive linguistic collisions, in which speakers vie for the right to speak a potent and contested word such as shall. The fourth and final chapter analyzes Richard II through the frame of deictic markers and grammatical modes of self-reference to consider the protective strategies afforded by language in moments of crisis.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,025 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».