3 resultados para Duprat, Antoine, Cardinal, 1463-1535.

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Le présent travail est une étude sur Le Petit Prince, d’Antoine de Saint-Exupéry. Le but principal du mémoire est d’analyser la réception du message chez le lecteur adulte et chez le lecteur enfant. Nous avons analysé comment l’enfant et l’adulte interprètent le message donné par l’oeuvre, parsemée d’images et d’allégories, des citations qui son devenues symboliques avec le temps. Ensuite, nous avons analysé les personnages dans le but d’interpréter leur sens symbolique. Pour réaliser cette recherche, nous avons regardé plusieurs interprétations allégoriques. Les résultats de notre étude nous ont permis d’affirmer que la réception du message n’est pas la même chez le lecteur adulte et le lecteur enfant. Les résultats de cette étude montrent enfin qu’il est trop difficile pour le lecteur enfant de comprendre le sens moral d’une image allégorique, tandis que le lecteur adulte est plus apte à interpréter l’image allégorique en s’appuyant sur son expérience de la lecture et de son expérience de la vie quotidienne. L’auteur utilise l’image symbolique dans la littérature pour montrer avec plus de clarté la condition humaine. En conclusion nous apprenons que Le Petit Prince nous fait réfléchir sur la vie de la façon plus profonde et philosophique.

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L’objectif de ce mémoire est de faire une étude comparative de la traduction suédoise Le Ventre de l’Atlantique par Lotta Riad avec le texte source à la lumière des douze tendances déformantes d’Antoine Berman. Nous nous efforçons également de présenter « notre traduction » illustrant la méthode bermanienne. Force est de constater, qu’elle n’est pas toujours réalisable, néanmoins, cette démarche permet une réflexion stimulant la clairvoyance.

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This paper is reviewing objective assessments of Parkinson’s disease(PD) motor symptoms, cardinal, and dyskinesia, using sensor systems. It surveys the manifestation of PD symptoms, sensors that were used for their detection, types of signals (measures) as well as their signal processing (data analysis) methods. A summary of this review’s finding is represented in a table including devices (sensors), measures and methods that were used in each reviewed motor symptom assessment study. In the gathered studies among sensors, accelerometers and touch screen devices are the most widely used to detect PD symptoms and among symptoms, bradykinesia and tremor were found to be mostly evaluated. In general, machine learning methods are potentially promising for this. PD is a complex disease that requires continuous monitoring and multidimensional symptom analysis. Combining existing technologies to develop new sensor platforms may assist in assessing the overall symptom profile more accurately to develop useful tools towards supporting better treatment process.