Paralinguistic Ramification of Language Performance in Islamic Ritual
Notice bibliographique
Résumé
Across time and space, Islamic ritual practices maintain certain fixed features while adapting to local environments, thereby developing a branching or ramified structure—though political, economic, ideological, or technological factors may cause certain local forms to globalize as well. Such ramification offers a means of interpreting the past as well as a window into religious meaning and the ritual process itself. How does such adaptation take place, what drives it, what is its social-spiritual meaning and impact, what can such a ramified variety across history and place tell us, and where does the essence of such ritual lie? In this paper I argue that just as Islam centers on language, Islamic ritual practice centers on “language performance”, whose variegated forms and meanings are intertextually linked via common roots in sacred originary texts. Islamic language performance should not be conceived as lying on a continuum from “speech” to “song”—a distinction which obscures rather than illuminates—but rather as an integral category embracing an enormous range (from sermons to chants) of forms, whose critical internal distinction is rather linguistic/paralinguistic, or reference/expression. Within this domain, it is primarily paralinguistic features that adapt, shaped through feedback processes. By contrast, the scope of linguistic ramification is constrained. This paper proceeds to explore the significance of language performance in Islam, both in theory and in practice—through the presentation of contrastive examples in three primary domains of language performance: the call to prayer (adhan), Qur’anic recitation (tilawa), and congregational supplication (du`a’). These examples shed light on the distribution and meaning of diverse Islamic ritual practices, on their interconnections, and on the processes by which they emerge.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».