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Enregistrement W7132983200

A Homiletic of Humour: The Use of Humour as Critical Method in Hermeneutic, Theological, and Preaching Practices

2024· dissertation· en· W7132983200 sur OpenAlexaff
Christine Ann Smaller

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTheological Perspectives and Practices
Établissements canadiensNewman Theological College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetorical questionTragedy (event)Foundation (evidence)Rhetorical deviceNarrativeRhetorical criticism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation examines the strategic role of humour in the Synoptic Gospels and its implications for prophetic preaching. Drawing from a cross-disciplinary foundation that incorporates linguistics, feminist philosophy, critical humour theory, and biblical studies, this work seeks to address a notable deficiency within the existing scholarly literature on preaching, which has historically marginalized the role of humour in scriptural contexts. The analysis reveals that humour, far from being a mere rhetorical flourish, serves as a critical tool for engaging with theological themes, challenging oppressive structures, and fostering community cohesion. A key contribution of this study is the development of an analytical algorithm to identify the presence and role of humour within the Gospels. Within theological inquiry, the capacity of humor to encompass both tragedy and joy without succumbing to polarization is explored. The resulting theology of humour offers a way to build resilience and authenticity. Finally, the dissertation proposes a new homiletic framework that centres on humour, offering a significant contribution to exegetical and homiletic scholarship. This framework underscores the importance of humour in interpreting the Gospels, suggesting that it can provide new insights for engaging, relevant, and meaningful prophetic preaching.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0100,079
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,375 · 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'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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