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Enregistrement W4390109498 · doi:10.5430/wjel.v14n2p36

A Discourse Analysis of Surah Al-Duha in the Holy Quran: Implications for Contemporary Discourse

2023· article· en· W4390109498 sur OpenAlexvenueno aff
Abdallah Abu Quba, Mohammed Al Qatawna

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQur’anic Interpretation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Faisal University
Mots-clésLinguisticsSociologyMeaning (existential)Discourse analysisIdeologyInterpretation (philosophy)Context (archaeology)GrammarLexiconEpistemologyPhilosophyPoliticsHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study employs a discourse analysis (DA) framework to explore the linguistic and textual features of Surah Al-Duha in the Holy Quran and its implications for contemporary discourse. The study aims to gain a deeper understanding of the discursive elements and patterns of the Surah and its context to explain how language is used to shape meaning and construct social structures and ideologies. The study used a qualitative research design that draws on the principles of DA to analyze the Surah's grammar, syntax, lexicon, and metaphorical language. The study also explained the historical, social, and cultural context of the Surah to explore its relevance and implications for contemporary discourse. The findings of the study showed that several discursive strategies and patterns were employed in the text, including the use of metaphorical language, intertextual references, and repetition of certain words and phrases. These strategies and patterns contribute to the overall meaning and interpretation of the text and highlight how power, identity, and ideology are constructed and negotiated in religious discourse. The study presents an original and valuable contribution to the field of discourse analysis and the understanding of the Quran as a religious text.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0110,018
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,363 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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