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Enregistrement W4311689989 · doi:10.5430/wjel.v13n1p138

Deconstructing Betrayal, Discrimination and Guilt in Khaled Hosseini’s “The Kite Runner”

2022· article· en· W4311689989 sur OpenAlexvenueno aff
Hussein K. Kanosh

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Conflicts in Afghanistan, Pakistan, and Middle East
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBetrayalSociologyPeaceful coexistenceAfghanLawMedia studiesGender studiesPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study undertakes a detailed analysis of Khaled Hosseini’s The Kite Runner representative novel. Hosseini, an Afghan born American writer depicts a war-torn Afghanistan in various universal themes i.e., family re-union, discrimination, regret, childhood, guilt, womanhood, betrayal, religion and salvation that played a considerable role in abating commission of crimes in Afghanistan during pre and post-Taliban periods which ended up shaping the interminable psychological scars of the protagonist. In his work, Hosseini reveals the devastating status of Afghans in general and women and children in particular who have, for decades, been irrationally marginalized and confined to the four walls of their homes by the society. His quests for wealth, love, loyalty and unqualified peace among Afghan citizenry whom he equates to have rights just like other human beings globally is the only means through which the protagonist considers a key to chart out a new future. Moreover, in reference to the Pashtun and Hazara ethnic communities’ customs and traditions and by use of historical, factual, real and fictional information, the article discusses the constructive human relations in a society bedeviled with mistrust, confusion, doubt and betrayal. Besides, by adopting the historical perspective method, the study examines how discrimination as a theme has been utilized to portray Hosseini’s literary image as a protagonist writer. Finally, a summary of the paper along with recommendations is made in the conclusion section.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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