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Enregistrement W2124695667 · doi:10.5539/ells.v4n4p86

From Gada Merin to Jesse James: A Comparative Study on the Image of Heroes in Mongolian Horqin Folk Songs and American Western Cowboy Songs

2014· article· en· W2124695667 sur OpenAlexvenueno aff
Shuanglian Chen

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLeadership, Courage, and Heroism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInner Mongolia University for NationalitiesCollege at Brockport, State University of New YorkInner Mongolia University
Mots-clésHEROFolk cultureMythologyLiteratureEthnic groupPopularityStyle (visual arts)HistoryIndividualismHonorArtSociologyAnthropologyVisual artsLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every country has a folk culture unique to that country, every ethnic group has a folk culture unique to that ethnic group. Folk songs are the core of a folk culture. The original life styles, thoughts, values of a people all find their expressions in folk songs. Hero songs make up a premier category of Horqin folk songs. The American cowboy songs present a perfect image of a hero which accords with the expectation of American myth. This paper tries to build a bridge between the two seemingly distant cultures by taking Gada Merin and Jesse James as examples to compare the image of heroes in Mongolian Horqin folk songs with that in American western cowboy songs. Both folk songs are trying to present the real stories of authentic people. The characters in both songs are courageous, bold and wise; but they both seem to come to bad ends in the similar ways. The tragic fate of Gada Merin and the bad reputation of Jesse James do not interfere with their popularity among people. But the dissimilarities are more obvious. The different historical and cultural backgrounds create different kinds of heroes. Horqin heroes, with particular political goals, are better organized and better educated. Horqin heroes more cherish collective honor while American cowboy heroes more indulge in individualism and heroism.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatifmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,315 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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