Prophetic Scribalism: A Semantic, Textual and Hypertextual Study of the Serek Texts
Notice bibliographique
Résumé
This thesis challenges the position that the serek texts are primarily prescriptive and legal, as they have been customarily defined. It argues that the term serek should be reconceptualized according to descriptive analysis, with the purpose of creating what C. Newsom terms a ‘Gestalt structure.’ In order to achieve this, four serek texts (M, S, Sa, and D) will be analyzed at three literary levels—semantic, textual and hypertextual—explaining how the elements at these levels interact as cohesive wholes, thus serving to create a more complete picture of this group of texts as a literary unity. Thus, while the separate, constituent semantic, textual and hypertextual parts must be analysed as separate elements, the fundamental questions posed regarding these elements will be different in a Gestalt paradigm as compared to a traditional, definitional analysis. Going from the micro to the macro, the first chapter will look at the serek texts through the ‘microscope’ of close philological analysis, examining how the term serek functions atomistically within the Dead Sea Scrolls. Building upon these results, the second chapter will more broadly analyse the structure, themes and narrative apparent in the serek texts, thus creating a fuller understanding of how the serek texts relate to one another and respond to circumstances in community life. Finally, the last chapter seeks yet more broadly to understand the serek texts in the wider literary milieu of the Second Temple Period. Here, a scribal technique present in the serek texts will be compared to a similar technique used in the Book of Isaiah—arguably the most important prophetic work for the Qumran sectarians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».