Notice bibliographique
Résumé
Using personal experience narrative in different forms of teaching and preaching is so common that it is unsurprising that it has been the object of scholarly attention and research. The present study aims to apply Labov’s model of narrative structure to the personal experience narratives (PENs) in the sincerity hadith. Sincerity—“Alikhlas”—is defined as being deeply devoted to Allah by heart and actions. According to Islamic teachings, a sincere person not only has a deep fear of Allah, but his intentions in all actions are mainly to please Him. Drawing on Labov’s work on PEN structures (1972; initially Labov & Waletzky, 1967, 1981, 1997), the study attempts to answer two key questions: a) whether or not the Labovian model applies to the PENs in the hadith and b) how effective the model is in establishing the link between what was said (i.e., the stories told), how the narratives were structured and the Islamic concept the hadith was meant to teach. The analysis shows that though the hadith belongs to a different language with assumedly different socio-linguistic narrative practices, the Labovian model works as an effective tool of analysis as it sheds light on how the overlapping layers of the narratives were structured to define the Islamic concept of “sincerity”.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».