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Enregistrement W1947939443 · doi:10.5539/ells.v5n3p146

The Controversial Portrayal of Women in Persian Proverbs

2015· article· en· W1947939443 sur OpenAlexvenueno aff
Seyyed Naser Jaberi Ardakani, Hossein Aliakbari Harehdasht, Leila Hajjari

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Studies and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersianIdeologyPoetryLiteraturePersian literatureHistoryGender studiesAestheticsPsychologySociologyPhilosophyPolitical scienceArtLinguisticsLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the recent years, lots of varied studies have been conducted to investigate the conditions of women in Iran. The main provocative in them among other things was to defy the traditional ideologies that deemed women inferior. One of the places which have been very effective and mostly ignored by the scholars was the Persian proverbs, the cornucopia of varied ideologies for or against women. Our aim is, therefore, to demonstrate the problems that the study of women in the Persian proverbs cause for the scholars and reveal the contradictions which make any judgment impossible. As there are innumerable proverbs about women in Iran, mostly originating from the Persian literature, prose or poetry, we have decided to concentrate on some of the main roles of women as reflected in the proverbs. We hope that the study of the existing contradictions or oppositions in the portrayal of women in Persian proverbs will provide objective results to help other scholars further the studies on and about women in similar areas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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