A Comparative Study of English and Chinese Animal "Rooster" Metaphor From the Cognitive Perspective
Notice bibliographique
Résumé
It is universally accepted that cognitive linguistics is a relatively new school of linguistics, and one of the most innovative and intriguing approaches to the study of language and thought. During the past two decades, this cognitive science entered into a new era, especially after Lakoff & Johnson came up with the conceptual metaphor. It argues that our understanding of the world is experiential rather than literal or direct corresponding to and external reality. Besides, our reasoning involves metaphorical inferences; our categories of entities are mostly metaphorical and imaginative. Metaphor is ubiquitous in our thought, action, human language as well as a significant cognitive instrument by which human beings perceive, categorize and conceptualize the world. Among them, animal metaphor is an important category for their rich images and intimate relationship with human beings. Thus the attributes of animals are inevitably mapped onto those human beings. Many studies have been made about animal metaphor either from cognitive angle or cultural perspective. But animal metaphor is only taken as a whole subject to carry out different studies. Yet this paper will merely discuss metaphors on “rooster” in English and Chinese from cognitive perspective, which aims to contrast and discover the cognitive similarity and differentiation about rooster through a detailed analysis of metaphorical expressions in both languages, and at the same time this paper hopes to make a certain contribution in realizing high-quality cross-cultural communication.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».