Représentations linguistiques dans des oeuvres dystopiques modernes : une analyse sociolinguistique
Langue Français
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Auteur : Jingand, Alexia
Date de soutenance : 10-11-2022

Directeur(s) de thèse : Schneider-Mizony, Odile

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Linguistique, langues, parole (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Humanités (Strasbourg ; 2009-....)
 
Discipline : Sciences du langage
Classification : Linguistique générale

Mots-clés libres : Sociolinguistique, Imaginaires linguistiques, Analyse de corpus, Langue artificielle, Science-fiction
Mots-clés :
  • Sociolinguistique
  • Langues artificielles
Résumé : Cette thèse propose une analyse syntagmatique et paradigmatique des représentations sociolinguistiques dans les œuvres de littérature de science-fiction dystopique de plusieurs formats (roman graphique, nouvelles, romans), époques (de 1948 à 2016) et espaces linguistiques (anglais, allemand, français). L’analyse du corpus commence par la représentation des locuteurs à partir de leurs attitudes métalinguistiques. S’en suit un travail sur le discours métalangagier dans des figures de similitudes, révélatrices de systèmes conceptuels relatifs à la langue. Est également abordé l’imaginaire de pratiques langagières scripturales et orales, où se lisent des mises en scène de sociétés de traditions écrite et orale. Souvent, la langue assiste le gouvernement fictif à travers des politiques linguistiques, auxquelles répond un imaginaire de la révolte langagière. Enfin, la langue, même artificielle, comprend une dimension savante et universitaire : traduction, linguistique comparée, lexicologie, pragmatique et didactique des langues interviennent, alors que la syntaxe est absente et la morphologie peu évoquée. Ce travail ouvre une réflexion méta-épistémologique sur ce qu’est la linguistique selon ceux qui abordent la question langagière en dehors de la science universitaire.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2022STRAC014
Type de ressource : Thèse