Stylistic techniques to generate humor: an analysis of humorous instructive examples cited in the <i>Gardens of Magic</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article scrutinizes the utilization of stylistic devices for the generation of humor in literature, with a particular focus on Ḥadāʾiq al-Siḥr fī Daqāʾiq al-Shiʿr (Gardens of Magic in the Minutiae of Poetry), authored by Rashīd al-Dīn Waṭwaṭ (d. 1182). Functioning as a comprehensive guide to figures of speech and literary eloquence, Ḥadāʾiq al-Siḥr employs examples from both Arabic and Persian literature to elucidate its principles. While primarily devoted to panegyrics, Ḥadāʾiq al-Siḥr does not disregard humor, employing humorous samples to clarify the subtleties of this genre. Waṭwaṭ, adhering to the medieval pedagogical tradition, furnishes concise explanations coupled with multiple illustrations, demanding an in-depth analysis of instructive examples to unveil their intricacies. Employing the script-based theory of analyzing humor, this study scrutinizes humorous instances within Ḥadāʾiq al-Siḥr, providing insights into Waṭwaṭ’s approach to comedic elements in literature. Beyond this, the article explores the foundational aspects of humor creation within the medieval literary conventions of Persian and Arabic, thereby contributing to a nuanced comprehension of this literary genre.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».