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Enregistrement W2470355329 · doi:10.3968/7915

Honor Crimes in Sahar Khalifeh’s The Inheritance and Sean O’Casey’s Juno and the Paycock : A Comparative Study

2015· article· en· W2470355329 sur OpenAlexvenueno aff
Hussein A. Alhawamdeh

Notice bibliographique

RevueStudies in literature and language · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJewish and Middle Eastern Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHonorInheritance (genetic algorithm)MoralitySociologyGender studiesReligious studiesLawPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the concept of “honor crimes” as reflected in two literary works—Sahar Khalifeh’s The Inheritance (1997/2005) and Sean O’Casey’s Juno and the Paycock (1924/2009). The female characters—Zaynab and Nahleh in Khalifeh’s The Inheritance and Mary in O’Casey’s Juno and the Paycock —are maintained by the masculine discourse of honor as symbols rather than individuals to be protected and avenged by the males. Ironically, the discourse of honor is a gender-based mechanism which observes only the females’ morality and justifies the males’ violations to the cultural ethics. Even though the male characters—Mazin and Said in Khalifeh’s The Inheritance and Boyle and Johnny in O’Casey’s Juno and the Paycock —show moral and ethical irresponsibility towards the financial and social assistance of their families, they view themselves as the guardians of the honor of their families. To establish a space of gender equality in which both males and females share the ethical and social liability, Khalifeh and O’Casey empower the feminine voice to question and dismantle the patriarchal hypocrisy of the discourse of honor. Khalifeh’s The Inheritance and O’Casey’s Juno and the Paycock show that honor crimes, which are legitimized by cultural rather than religious definitions, are not peculiar to one culture or one region. In other words, the female characters in Khalife’s novel and O’Casey’s play negotiate their cultures rather than religions to achieve social equality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0210,013
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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