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Enregistrement W4200415778 · doi:10.1215/15982661-9326219

Turning Songs into Poems and Poems into Songs: Intersections of Literary Sinitic and Vernacular Korean in Chosŏn Literature

2021· article· en· W4200415778 sur OpenAlexaff
Christina S. Han

Notice bibliographique

RevueSungkyun Journal of East Asian Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChinese history and philosophy
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVernacularPoetryLiteratureImmediacyHistoryArtLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article investigates the dynamic intersections of Literary Sinitic and vernacular Korean and their impact on the innovations in poetry and song in fifteenth- through nineteenth-century Chosŏn Korea. More specifically, it traces the evolution of poetry or song discourse and explores the different strategies employed by Chosŏn poets and songwriters to render oral songs into text. It also investigates the differing views on the function of poetry and song, musical and textual preservation, and emotional and lyrical immediacy, which influenced the composition and translation of song-poems. The article probes the creative collaboration and competition between Literary Sinitic and vernacular Korean, and the fluid relations between translation and vernacularization. On the whole, it explores the ways in which the evolution of poetry-song discourse and the ensuing literary innovations contributed to Chosŏn's complex linguistic ecology.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,285 · 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.

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

Citations0
Publié2021
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