Notice bibliographique
Résumé
Akbar Ilahabadi is one of Iqbal’s elder contemporaries. Dr, Sir Muhammad Iqbal used to call Akbar Ilahabadi as his Leader (Pir & Murshid). He went to Ilahabad three times to meet Akbar Ilahabadi. There are significant differences in the style & art of the two poets, but their theory of thinking & views is almost identical. Akbar’s poetry is graceful, humorous & simple. He used lot of English words in his poetry. While Iqbal’s poetry is serious & wise, Except for the poetry which is known as Akbari Iqbal. Both poets made poetry a source for the awakening & revival of Islam in the Muslim Ummah. Qur’anic verses, Talmihat (Qur’anic allusions) & influences abound in the poetry of both poets. The Qur’anic influences in the poetry of both poets can be described in the light of the Mohkam verses of the Holy Qur’an. Urdu poetry of both poets is very influential & popular. A study of their poetry reveals that both poets had a special attachment to the Qur’anic sciences. Both poets did not consider English culture to be better for the Muslims of the Subcontinent. Both advised the Muslims to pursue education & adopt Islamic values. Undoubtedly, both scholars had a profound effect on the Muslim Ummah. The following article examines the Qur’anic influences on the poetry of both poets.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,986 | 0,985 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».