Realizations of Conceptual Metaphors of ANGER in Arabic, Russian and English: A Contrastive Corpus-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
Conceptual metaphors are often analyzed out of context. Nevertheless, the crucial role of context is evident as metaphors do not only transmit specific entailment of particular concepts, but they also reflect cultural and social characteristics. At the same time, one cannot deny that conceptualization is involved in the interpretation of various cultural models and conceptual metaphors. The purpose of the current research was to analyze conceptual metaphors of ANGER in Arabic, Russian and English. The current study employed a contrastive corpus-based approach to compare and contrast the conceptual metaphors of ANGER in the aforementioned languages. The outcomes of this research study contributed immensely to the existing literature on conceptual metaphors analysis as there are almost no previous researches done in the field comparing three languages belonging to different language groups. The study found that the Arabic language demonstrated the highest tendency towards conceptual metaphors formation out of the three languages. The study confirmed that cultural context played a significant role in the formation of conceptual metaphors, and it also proved that due to different cultural environments, some metaphors are unique by nature and can be present only in a particular language. It can be concluded that conceptual metaphors of ANGER are not a universal concept, and cultural norms and values make this concept non-identical in the aforementioned languages.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».