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Enregistrement W2972746222 · doi:10.1017/9781316827437.009

Arabic to c. 1800

2019· book-chapter· en· W2972746222 sur OpenAlexaff
Ramzi Baalbaki

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Linguistic Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLexicographyFiqhPhilosophyGrammarArabicLexiconTerminologyLiteraturePhilologyIslamExegesisHistoryClassicsLinguisticsArtTheologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interest in philology by the Arabs is reported in the sources to have begun only a few decades after the Qurʾān had been revealed to Prophet Muḥammad. The Hegira of Muḥammad from Mecca to Medina in AD 622 marks the beginning of the Islamic calendar, and thus the first century after the Hegira (AH) corresponds to the seventh century AD. But it is not until the second half of the second/eighth century that the earliest works in both grammar and lexicography were authored. Sībawayhi’s al-Kitāb laid the foundations of the grammatical tradition, and most later authors were faithful to its analytical methods, arguments, terminology, and scope. Sībawayhi was deeply influenced by his teacher al-Ḫalīl b. Aḥmad, himself the author of the first (non-thematic) Arabic lexicon, Kitāb al-ʿAyn. But although grammar and lexicography became two distinct disciplines at a very early stage, they shared much of their material and were both closely related to other linguistically oriented sciences, such as qirāʾāt (Qurʾānic readings), Ḥadī (Prophetic tradition), fiqh (jurisprudence), and tafsīr (exegesis).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,199 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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