Stereotyped expressions in Sanskrit and Latin text of Bālakāṇḍa
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Epski bardovi, pjevači priča, sastavljali su pjesme pomoću formula i formulaičnih izraza – obrazaca riječi koji pristaju u određene dijelove u stihu i koji se po potrebi mogu kratiti, duljiti i zamijenjivati, tj. prilagođavati metru i tijeku priče. Nakon preglednog prikaza odabranih istraživanja formulaičnosti u jugoslavenskim, grčkim i indijskim epskim tekstovima, u radu propitujem teoriju Milmana Parryja i Alberta Lorda, po kojoj su formule isključivo alati pjevača za popunjavanje stihova, bez značaja za kontekst u kojemu se nalaze. Pitanje na koje tražim odgovor jest da li je to stvarno tako, odnosno na koji način su ogromni tekstovi poput Rāmāyaṇe (24.000 strofa) i Mahābhārate (oko 100.000 strofa) mogli biti prenošeni usmeno, a opet zadržati svoju književnu vrijednost i u kojoj se mjeri Parry-Lordova teorija može primijeniti na sanskrtske epove. Za analizu teksta odabrala sam prvu knjigu Rāmāyaṇe, Bālakāṇḍu, verziju koju je za tisak uredio njemački filolog August Wilhelm von Schlegel. Kroz analizu formulaičnosti 50 najčešćih riječi ukazala sam na neke osobitosti sanskrtskog jezika koje pomažu u sastavljanju epske pjesme. Potom sam kroz odabrane primjere formula tipa imenica-epitet koje se u Bālakāṇḍi koriste za jednu vrstu mitskih bića, rākṣasa, pokušala pokazati da za autora Rāmāyaṇe, Vālmīkija, epiteti nisu samo alati, nego da ih vješto koristi u okvirima postojećih konvencija. Budući da je Schlegel u prvoj polovici 19. stoljeća preveo Bālakāṇḍu na latinski, usporedila sam njegovu verziju sanskrtskog teksta s latinskim prijevodom, te analizirala dijelove o rākṣasama, i pokušala otkriti je li primijetio formulaičnost sanskrtskog teksta, je li prevodio epitete uvijek na isti način ili se trudi prevesti i nijanse u značenju, na koji način ih prevodi i zašto. U analizi sam koristila kompjuterski alat za obradu teksta AntConc, a kako bi kompjuterska analiza bila moguća izradila sam elektronički tekst Schlegelovog sanskrtskog i latinskog izdanja Bālakāṇḍe.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle