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Made available in DSpace on 2015-05-14T16:53:27Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-12-19Bitstream added on 2015-05-14T16:58:48Z : No. of bitstreams: 1 000822830.pdf: 601297 bytes, checksum: 638a950b8f38119eb61b4cc933a4759c (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O objetivo desta tese é apresentar o diálogo entre vida e morte como estruturador dos romances Mrs. Dalloway, To the Lighthouse e Between the Acts de Virginia Woolf. Tal exposição será feita a partir do estudo da voz narrativa, tempo e espaço, destacando a participação da intertextualidade na configuração das instâncias, e terá como foco as guerras e seus desdobramentos, que estão presentes nas três referidas obras - e quiçá em praticamente toda a produção woolfiana. Respectivamente, os romances abrangem o pós-Primeira Guerra; um período de dez anos, no qual ocorre o conflito; e, por fim, o momento de eminência da Segunda Guerra Mundial. As análises serão empreendidas pelo viés psicanalítico, compreendendo, especialmente, as teorias freudianas sobre as pulsões, a memória, o luto e o trauma, além dos trabalhos de estudiosos que realizaram releituras do legado do psicanalista. Assim, nesta pesquisa, o foco é investigar como o conflito entre Eros e Thanatos, pulsão de vida e pulsão de morte, mostra-se nas narrativas de diversas maneiras, atuando constantemente e em conjunto nas existências das personagens, cujas feridas de guerra se revelam no texto por meio de lembranças e do não dito, isto é, daquilo que, por algum motivo, habita o inconsciente / The aim of this Dissertation is to present the dialogue between life and death as a structuring resource of Virginia Woolf's novels Mrs. Dalloway, To the Lighthouse and Between the Acts. This exposition will be made through the study of the narrative voice, of time and of space, emphasising the role of intertextuality in the configuration of the narrative instances. The focus is on the war and its unfoldings, present in the three works - and perhaps in almost all Woolf's production. Respectively, the novels comprehend the aftermath of the First World War; the period of ten years within which the conflict happens; and, at last, the eminence of the Second World War. The analysis will be developed under the psychoanalitical bias, comprising, especially, the Freudian theories about the drives, memory, mourning and the trauma, besides the rereadings of the psychoanalist's legacy. Thus, in this research, the focus is to investigate how the conflict between Eros e Thanatos, life drive and death drive, unveils itself through the narrative in several ways. The drives act constantly and jointly in the life of the characters, whose war injuries appear on the text by means of remembrances and of what is not stated, that is, of elements which inhabit the unconscious

A presente dissertação analisa o conteúdo dos diários e cartas de Virginia Woolf para avaliar se um algoritmo de classificação de texto poderia identificar um padrão escrito relacionado aos dois meses anteriores ao suicídio de Virginia Woolf. Este é um estudo de classificação de texto. Comparamos 46 entradas de textos dos dois meses anteriores ao suicídio de Virginia Woolf com 54 textos selecionados aleatoriamente do trabalho de Virginia Woolf durante outro período de sua vida. O texto de cartas e dos diários foi incluído, enquanto livros, romances, histórias curtas e fragmentos de artigos foram excluídos. Os dados foram analisados usando um algoritmo de aprendizagem mecânica Naïve-Bayes. O modelo mostrou uma acurácia de 80,45%, sensibilidade de 69% e especificidade de 91%. A estatística Kappa foi de 0,6, o que significa um bom acordo, e o valor P do modelo foi de 0,003. A Área Sob a curva ROC foi 0,80. O presente estudo foi o primeiro a analisar a viabilidade de um modelo de machine learning, juntamente com dados de texto, a fim de identificar padrões escritos associados ao comportamento suicida nos diários e cartas de um romancista. Nossa assinatura de texto foi capaz de identificar o período de dois meses antes do suicídio com uma alta precisão / The present study analyzes the content of Virginia Woolf’s diaries and letters to assess whether a text classification algorithm could identify written pattern related to the two months previous to Virginia Woolf’s suicide. This is a text classification study. We compared 46 texts entries from the two months previous to Virginia Woolf’s suicide with 54 texts randomly selected from Virginia Woolf’s work during other period of her life. Letters and diaries were included, while books, novels, short stories, and article fragments were excluded. The data was analyzed by using a Naïve-Bayes machine-learning algorithm. The model showed a balanced accuracy of 80.45%, sensitivity of 69%, and specificity of 91%. The Kappa statistic was 0.6, which means a good agreement, and the p value of the model was 0.003. The Area Under the ROC curve was 0.80. The present study was the first to analyze the feasibility of a machine learning model coupled with text data in order to identify written patterns associated with suicidal behavior in the diaries and letters of a novelist. Our text signature was able to identify the period of two months preceding suicide with a high accuracy.

A presente dissertação analisa o conteúdo dos diários e cartas de Virginia Woolf para avaliar se um algoritmo de classificação de texto poderia identificar um padrão escrito relacionado aos dois meses anteriores ao suicídio de Virginia Woolf. Este é um estudo de classificação de texto. Comparamos 46 entradas de textos dos dois meses anteriores ao suicídio de Virginia Woolf com 54 textos selecionados aleatoriamente do trabalho de Virginia Woolf durante outro período de sua vida. O texto de cartas e dos diários foi incluído, enquanto livros, romances, histórias curtas e fragmentos de artigos foram excluídos. Os dados foram analisados usando um algoritmo de aprendizagem mecânica Naïve-Bayes. O modelo mostrou uma acurácia de 80,45%, sensibilidade de 69% e especificidade de 91%. A estatística Kappa foi de 0,6, o que significa um bom acordo, e o valor P do modelo foi de 0,003. A Área Sob a curva ROC foi 0,80. O presente estudo foi o primeiro a analisar a viabilidade de um modelo de machine learning, juntamente com dados de texto, a fim de identificar padrões escritos associados ao comportamento suicida nos diários e cartas de um romancista. Nossa assinatura de texto foi capaz de identificar o período de dois meses antes do suicídio com uma alta precisão / The present study analyzes the content of Virginia Woolf’s diaries and letters to assess whether a text classification algorithm could identify written pattern related to the two months previous to Virginia Woolf’s suicide. This is a text classification study. We compared 46 texts entries from the two months previous to Virginia Woolf’s suicide with 54 texts randomly selected from Virginia Woolf’s work during other period of her life. Letters and diaries were included, while books, novels, short stories, and article fragments were excluded. The data was analyzed by using a Naïve-Bayes machine-learning algorithm. The model showed a balanced accuracy of 80.45%, sensitivity of 69%, and specificity of 91%. The Kappa statistic was 0.6, which means a good agreement, and the p value of the model was 0.003. The Area Under the ROC curve was 0.80. The present study was the first to analyze the feasibility of a machine learning model coupled with text data in order to identify written patterns associated with suicidal behavior in the diaries and letters of a novelist. Our text signature was able to identify the period of two months preceding suicide with a high accuracy.

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Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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