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Enregistrement W2802708664 · doi:10.7202/1044744ar

Perspective Criticism and the Study of Narrative Biblical Literature

2018· article· en· W2802708664 sur OpenAlexaffvenue
Calogero A. Miceli

Notice bibliographique

RevueThéologiques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueBiblical Studies and Interpretation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePerspective (graphical)CriticismExegesisEmpathyOrder (exchange)LiteratureBiblical studiesFocus (optics)EpistemologyPoint (geometry)Biblical criticismNarrative criticismPhilosophySociologyPsychoanalysisPsychologyNarrative inquiryArtSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In his recent works, Watching a Biblical Narrative : Point of View in Biblical Exegesis (2007) and Perspective Criticism : Point of View and Evaluative Guidance in Biblical Narrative (2012), Gary Yamasaki has introduced a new methodology, entitled Perspective Criticism, for analyzing biblical literature. The following paper seeks to evaluate whether or not this proposed method is a viable tool for use in the study of biblical texts. In order to do so, the account of the hemorrhaging woman (Mark 5 : 24-34) is used as a test case. In the story, the implied reader is provided with background information about the history and motivation of the hemorrhaging woman. Rather than focusing solely on the protagonist Jesus, the narrator shifts the focus of the story onto the woman and explains her unsuccessful attempts, over the years, to find a cure for her ailment. In employing the Perspective Criticism methodology, the following paper argues that the implied author has purposefully inserted this privileged information, which is achronological to the narrative time of the pericope, in order to elicit empathy from the reader with the woman. The account offers the audience the ability to see previous events from the woman’s point-of-view in order to understand her tragic struggle and emotionally connect with her inner thoughts.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0080,073
Communication savante0,0160,013
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2018
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