Making Fun of Animals: Ontological Implications of Rituals and Taboos Observed in Geographically and Linguistically Discontinuous Regions of Southeast Asia and Southwestern China
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Forty years ago Robert Blust published a comprehensive, comparative analysis of what he called the ‘thunder complex’. Found among linguistically and culturally diverse populations in the Philippines, Indonesia, and peninsular Malaysia, the complex comprises a series of taboos and rites that centre on a belief that certain actions involving a confusion of categories will bring about a punitive storm and the death of offenders in resulting floods, landslides, or lightning strikes. The most typical and widespread of such taboos concern making fun of animals—for example, by dressing them in human clothes, talking to them, or otherwise making them appear ridiculous and so causing people to laugh. The present paper has three objectives. First, I identify a series of rituals performed by adherents of the complex that involve deliberately breaking taboos on animal mockery in order to produce needed rain. Secondly, I introduce a ceremony performed by ethnic minorities in southwestern China for the same purpose. The ceremony has all the hallmarks of the thunder complex and coexists with taboos on making fun of animals. Finally, I discuss what the complex, found among otherwise culturally and linguistic diverse societies, implies for their ontology in regard to human‐animal relations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».