MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2123141936 · doi:10.5539/ells.v4n3p90

Arabised Terms in the Holy Quran Facts or Fiction: History and Criticism

2014· article· en· W2123141936 sur OpenAlexvenueno aff
Basma Odeh Salman Al-Rawashdeh

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Linguistic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilologyFaithSubject (documents)CriticismVocabularyPoint (geometry)EpistemologyTask (project management)PhilosophyLiteratureSociologyHistoryLawLinguisticsPolitical scienceComputer scienceFeminismArtMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, to tackle a subject fifteen hundred years old is not an easy task. Especially people are looking forsimple and interesting issues. However, when it comes to faith, even if its vocabulary hard to understood, itssubject must be interesting and attractive one. Thus, current study discusses an important issue that is, thealleged presence of foreign words in the Quran, while Quran declares the opposite of that.This issue has kept philologists and scholars from so long until today discussing, debating and arguing its coreelements.Some supported the Quran point of view; other opposed while assuring the presence of foreign words in theQuran, while the third group takes the middle road between the two extremes.Relying on numerous and trust worthy publications such as author Ibn Faris and other evidence, present authorcould prove that the Quran is entirely free from foreign terms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language and Literature StudiesMême sujetHistorical and Linguistic StudiesTravaux en français237 207