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Enregistrement W2530122078

Position of Birds in Descriptive - Visual Language of Rudaki

2016· article· en· W2530122078 sur OpenAlexaboutno aff
Fazel Abbas Zadeh, Roghayeh Baktash Jafarloo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTurkish Literature and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoetryBeautyPraiseRealmLiteratureArtSingingPower (physics)HaikuFeelingStyle (visual arts)PhilosophyHistoryAesthetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abu Abdollah Jafar ibn Mohammad Rudaki, the founder father of Persian poetry Khorasani style. The remainder of his poems about eight hundred and four bits and the rest of his poetry is gone. Rudaki's poetry like odes, quatrains, Masnavi, had a piece of lyric skills. By studying the debris of Rudaki, a collection of his thoughts and feelings we find that his poetic mind in the realm of nature as a source of natural elements in the arte ries that feed blood flows like poetry images as image, concept, dynamic and animated poetry and his similes close to the mind, exciting and beautiful and novel. In this paper I have tried the birds that are a part of nature. In visual language, poet's descriptive video review. As the findings suggest that birds such as the nightingale in his poems name (Andalib, a thousand hands, Zondoaf), Baz, Cherz, Soveh (Tez), Zillah, peacock, cock, Asfour, owls, vultures, swallows, warblers, Quebec , eagle, starlings, Shakhish, moo (duck), P, chough, Cuckoo (Salsal), crow, chickens and picks to come. The birds sometimes described in the true sense, with regard to singing, the power and the ability to fly, power and beauty, ugliness, beauty and color was manifested in the artistic language poet and sometimes ironic form with the exaggerated praise, criticism or objections have been. Quranic verses and proverbs and also for the express purpose to warrant that kind of resort has been associated with birds.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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