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Enregistrement W4295367028 · doi:10.5508/jhs29582

Lipnē ‘in the face of’: A Locative Preposition with a Threatening Connotation

2022· article· en· W4295367028 sur OpenAlexvenueno aff
Camil Staps

Notice bibliographique

RevueJournal of Hebrew Scriptures · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSwearing, Euphemism, Multilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésFace (sociological concept)LinguisticsGrammaticalizationExpression (computer science)Context (archaeology)Locative caseMeaning (existential)HebrewRealmConnotationHistoryPhilosophyLiteratureArtComputer scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The expression lip̄nē, literally "to the face of," is commonly translated as "before." In combination with the root ngp ("inflict/defeat"), this leads to awkward English translations; e.g., "Israel was defeated before the Philistines" (1 Sam 4:2). What exactly is the role of the Philistines in this event? In recent years, some scholars have used grammaticalization theory to argue that lip̄nē in this context is an Agent marker: "Israel was defeated by the Philistines." However, this view is untenable in the face of arguments from narratology, syntactic-semantic restrictions, grammaticalization theory, and language typology. In present-day English, the near-literal translation "in the face of" is a better alternative: lip̄nē is a simple Locative prepositional expression, but the element "face" has the connotation that Israel is threatened by the Philistines. In other words, Israel is in the "realm of influence" of the Philistines. The actual Agent of ngp is Yahweh, who determines the result of battles, as can be seen in the active voice: "Yahweh defeated Benjamin in the face of Israel" (Judg 20:35). In fact, the meaning of the Hebrew expression is cross-linguistically common; the only problem is that the meaning of the English preposition "before" has shifted, so that the original translation came to be misunderstood.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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