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Enregistrement W3122454403 · doi:10.5539/ells.v6n1p37

The Role of Superstition in Twain’s The Adventures of Huckleberry Finn and Shakespeare’s Macbeth: A Comparative Study

2016· article· en· W3122454403 sur OpenAlexvenueno aff
Jamal Subhi Ismail Nafi

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAmerican Literature and Humor Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperstitionAdventureMAGIC (telescope)Destiny (ISS module)LiteraturePhilosophyHistoryArtTheologyArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is an attempt to explore the inclusion and the use of superstitious elements in Mark Twain’s novel The Adventures of Huckleberry Finn (1884) and Shakespeare’s play Macbeth (1611). Superstition involves a deep belief in the magic and the occult, to almost to an extent of obsession, which is contrary to realism. Through the analytical and psychological approaches, this paper tries to shed light on Twain’s and Shakespeare’s use of supernaturalism in their respective stories, and the extent the main characters are influenced by it. A glance at both stories reveals that characters are highly affected by superstitions, more than they are influenced by their religious beliefs, or other social factors and values. The researcher also tries to explore the role played by superstition, represented by fate and the supernatural in determining the course of actions characters undertake in both dramas. The paper concluded that the people who lived in the past were superstitious to an extent of letting magic, omens; signs, etc. affect and determine their lives; actions and future decisions. They determine their destiny and make it very difficult for them to avoid it, alter it or think rationally and independently. And that, man’s actions are not isolated, but closely connected to the various forces operating in the universe.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0140,015
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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