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Enregistrement W4313639638 · doi:10.22161/ijels.76.37

Hunting f Factors: An Islamecocritical Analysis of Selected Canadian Hunting Poems

2022· article· en· W4313639638 sur OpenAlexaboutno aff
Inas S. Abolfotoh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Literature and Social Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Ecology, and Ethics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreaturesEcocriticismPoetryEnvironmentalismCriticismIslamField (mathematics)SociologyHistoryEnvironmental ethicsAestheticsEcologyLiteraturePhilosophyArtPolitical scienceLawNatural (archaeology)Archaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For food; fur; fat; and fun, humans hunt. The literary analysis of these hunting factors is commonly non-religious being based on secular Ecocriticism. With the coinage of Islamecocriticism (Islamic thought integrated into ecocritical theory), the current study aims at bridging a gap in academia by illustrating the input of Islam concerning hunting through literary criticism. The three angles of Islamecocritical theory: religion, literature, and environmentalism are fused to introduce crucial hunting rulings that govern the relationship between the hunter and the prey. The argument is not based on humans' whims, but it is derived from heavenly wisdom whose goal is the benefit of all creatures. With the development of the discussion, some suggestions and solutions are traced in selected Canadian hunting eco-poems. Though the field of discussion is Canadian, it is intended to be applied to any hunting field.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,347
Écart entre enseignants0,320 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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