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Enregistrement W2907431287 · doi:10.5539/ijel.v9n1p261

American Orientalist Discourse: the Linguistic Formation and Transformation

2018· article· en· W2907431287 sur OpenAlexvenueno aff
Mubarak Altwaiji

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Studies and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthern Border University
Mots-clésOrientalismIndependence (probability theory)Identity (music)Representation (politics)HistoryPoliticsSalientAmerican CenturySociologyPolitical scienceGender studiesAestheticsLawAncient historyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Middle East region had been the epicentre of American orientalist discourse since the American independence from Britain. After independence, American linguists, travellers, missionaries, politicians, sailors and traders scrutinized the anarchy and uncertainty of that region and employed them to produce works that prioritized American identity formation. This research rests on conducting an analysis of how American orientalism was created and how the various encounters between Arabs and America affected the linguistic course of this academia. This study considers the major encounters in the course of Arab-America relationship that brought major transformations to orientalism such as: the Barbary war, the creation of Israel, oil and terrorism. Since the American independence, American orientalism focused on building American identity in comparison with Arabs and their practices. Modern American orientalism has undergone various and huge transformations resulted mostly from formidable threats to American interests and the American retaliations to those threats. These encounters, whether political, economic or military, brought representation of Arabs to the top of American orientalist agenda and left a huge impact on image of Arabs in literature. Therefore, this study is based on the analysis of these different factors in order to know the different perspectives of this orientalism through its different stages.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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