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Enregistrement W2761293166 · doi:10.5539/ijel.v7n6p221

Metaphorical Words and Expressions: Film Review Based on the Dialogue in Puteri Gunung Ledang (The Princess of Mount Ledang)

2017· article· en· W2761293166 sur OpenAlexvenueno aff
Sharipah Nur Mursalina Syed Azmy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic, Cultural, and Literary Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaphorNatural (archaeology)Literal and figurative languageConversationLinguisticsHabitMountPsychologySociologyAestheticsCommunicationHistorySocial psychologyComputer scienceArtPhilosophyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses the use of words and expressions in the metaphorical dialogues used in the film Puteri Gunung Ledang (PGL). The Malays are known for their gentle and amiable characters. These features include the way they speak. This can be observed when they covertly deliver messages in a conversation. The habit of not being straightforward and subtly conveying message are nurtured since a very young age. This act is regarded as a way of being courteous and practiced among themselves or others while communicating. As the result, the Malays often use metaphor in communication to make comparison on matters or things, covertly. Such comparison led to the use of different words comparing other things. Since the life of the Malays is heavily connected to their natural environment, they tend to interpret these elements in their daily use of language. In addition, this study has discovered that the Malays are really close with their natural environment. These relationships were expressed through the use of figurative language with words and phrases that are environment-oriented. The use of words oriented by anatomy, natural environment, flora and fauna, behaviour, jewellery and food is distributed as metaphor in PGL movie. These are the elements related to the natural human environment. In fact, due to this close connection, it was found that the Malays feel comfortable to relate these elements with nature and human behaviour in life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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