A CONSTRUÇÃO DA PERSONA SATÍRICA NAS SÁTIRAS DE PÉRSIO

IF 0.9 4区 数学 Q3 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS Combinatorics, Probability & Computing Pub Date : 2021-01-27 DOI:10.17074/CPC.V2I38.31810
Ruth Santos Fontes Silva, L. Leite
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Abstract

O presente artigo analisa a construcao da persona satirica na obra do poeta romano Aulo Persio Flaco. Nossa analise utiliza o conceito de persona a partir dos estudos de Paulo Sergio de Vasconcellos (2016) e Diskin Clay (1998), em que os estudiosos propoem a distincao entre a persona poetica e o autor empirico frente a leitura dos textos literarios que, por vezes, sao tomados pelo vies autobiografico. Alem disso, utilizamos o conceito de ethos proposto por Dominique Maingueneau, que considera que todo texto escrito possui um tom que confere autoridade ao que e dito e permite ao leitor a construcao da representacao de quem escreve. Desse modo, percebemos que a construcao da persona satirica de Persio, nas satiras em questao, apresenta um ethos conservador que se excede nos vulgarismos para criticar a sociedade romana e seus padroes, contrario a literatura contemporânea e ao helenismo, avesso ao apego material e defensor dos estudos da filosofia estoica.
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本文分析了罗马诗人弗拉科作品中讽刺人物形象的建构。我们的分析使用了Paulo Sergio de Vasconcellos(2016)和Diskin Clay(1998)研究中的人物角色概念,在这些研究中,学者们提出了面对阅读有时带有自传体偏见的文学文本时,诗歌人物角色和经验主义作者之间的区别。此外,我们使用了Dominique Maingueneau提出的精神气质概念,他认为每一篇书面文本都有一种语气,赋予所说内容以权威,并允许读者构建谁写作的表征。因此,我们意识到,在所讨论的讽刺作品中,波斯讽刺人物形象的构建呈现出一种超越庸俗的保守精神,与当代文学和希腊主义相反,反对物质依恋,是斯多葛哲学研究的捍卫者。
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来源期刊
Combinatorics, Probability & Computing
Combinatorics, Probability & Computing 数学-计算机:理论方法
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6-12 weeks
期刊介绍: Published bimonthly, Combinatorics, Probability & Computing is devoted to the three areas of combinatorics, probability theory and theoretical computer science. Topics covered include classical and algebraic graph theory, extremal set theory, matroid theory, probabilistic methods and random combinatorial structures; combinatorial probability and limit theorems for random combinatorial structures; the theory of algorithms (including complexity theory), randomised algorithms, probabilistic analysis of algorithms, computational learning theory and optimisation.
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