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Enregistrement W4404888008 · doi:10.36317/kja/2025/v1.i63.12855

A Phonological Metrical Investigation of Two of Ezra Pound and Bruce Ross’s Haiku Poems with Reference to Hayes's (1995) Parametric Metical Theory

2024· article· en· W4404888008 sur OpenAlexaboutno aff
Ethar Jameel, Balqis Al-Rashid

Notice bibliographique

RevueKufa Journal of Arts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePoetry Analysis and Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaikuPound (networking)PoetryLiteraturePhilosophyArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its emergence in 1970 up to the present time with its different versions, metrical theory has been used and applied to different texts in different languages. However, Bruce Hayes's parametric metrical theory has been proved to be universal through its application to the word and phrasal levels of many languages. By the metrical grids and a number of principles and parameters of this theory, the rhythmic pattern of stressed syllables, feet, words, and phrases can be demonstrated. The present study aims at answering the question of whether the parametric metrical theory can be applied to show the rhythmic structure of haiku poems. A haiku is a poem that descends from the Japanese poetry with three lines in 5-7-5- syllables respectively and mostly talks about a moment in nature. Many of the English poets started to write poems in a traditional haiku form. Some others, however, made some modifications with different numbers of lines and/or syllables. This study analyzes four haiku poems according to the parametric metrical theory, two of which are written by the American poet Ezra Pound in a modified haiku form, and the other two are written by the Canadian American poet Bruce Ross in the traditional form. To sum up, the theory proved its applicability in showing how the horizontal rhythm of the haiku lines can be demonstrated through the metrical grids via the stress alternation in each line and by the application of some metrical rules.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
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