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Enregistrement W2398592833 · doi:10.3968/8442

Arabic Language and Civilization in the Eyes of the European History

2016· article· en· W2398592833 sur OpenAlexvenueno aff
Ali Alshhre

Notice bibliographique

RevueStudies in literature and language · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Studies and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrientOrientalismCivilizationIgnoranceOppressionHistoryMiddle EastIdentity (music)ArabicAncient historyLiteraturePhilosophyLinguisticsArtPolitical scienceLawAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Though the direct and indirect effects of the Arabic language in the Middle Ages on some European languages such as Spanish, French, and English, there were little discussion of this fact in their histories, especially in the history of English. The little discussion of this fact is due to many various reasons. First, consideration of the Orient by the Europeans as their ancient domain led to many cultural conflicts between the Arabs and the Europeans historically. The cultural gap between the Oriental and Occidental person for understanding the other. Second, many attempts to occupy the Orient give clear illustrations that the Europeans, especially the British and the French consider the Orient as a place that hold their second identity and origins of their religions, Judaism and Christianity. During the complete colonization of the Middle East in the 19th and 20th centuries make the reader figure out how important the Orient for the Europeans in general and for the British and the French in particular. Then the descriptions of the Arabs as inferior and ignorant make one understand that the practices of some Arab people for polygamy and their oppression of the Arab women are unacceptable in the European cultures and traditions. Therefore, the Arabs are classified as backward, “primitive and slave traders” (Ridouani, 2016, p.2). This paper argues and investigates the cultural reasons regarding the Occident’s ignorance of this fact in their history.

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)0,000
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 enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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