MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387341277 · doi:10.53808/kus.2023.20.02.991-ah

UNVEILING UNCONVENTIONAL DEPICTIONS: NATIVE IMAGERY IN KAISER HAQ’S SELECTED POEMS

2023· article· en· W4387341277 sur OpenAlexaff
Md. Mehedi Hasan

Notice bibliographique

RevueKhulna University Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDefamiliarizationPoetryIndigenousRepresentation (politics)LiteratureAestheticsForegroundingHistoryArtSociologyEcologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to explore the unorthodox depictions of native imagery in the selected poems of Kaiser Haq. By employing the literary device of defamiliarization, Haq introduces unconventional representations of indigenous themes, challenging traditional perspectives and inviting readers to reconsider their preconceived notions. Through a detailed analysis of Haq’s selected poems, this study highlights the significance of Viktor Shklovsky’s concept of defamiliarization in revealing alternative dimensions of native imagery. By examining the ways in which Haq’s poetry subverts expectations and unveils unfamiliar aspects, readers gain a deeper understanding of the intricate relationship between language, culture, and representation. Ultimately, this research contributes to a broader appreciation of the power of poetic language in reshaping and reimagining indigenous imagery.

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)0,000
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 enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,296 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKhulna University StudiesMême sujetMultilingual Education and PolicyTravaux en français237 207