DESCRIPTIVE CHARACTERISTICS OF THE IMAGE OF TRICKSTER IN ENGLISH CANADIAN FOLKTALES
Bibliographic record
Abstract
старший викладач кафедри мовної підготовки Інституту Військово-Морських Сил Національного університету «Одеська морська академія» Стаття присвячена розкриттю описових характеристик образу трікстера у фольклорних казках.Матеріалом дослідження слугували тексти англомовних фольклорних творів Канади («How Raven brought fire to the Indians», «Rabbit and the Moon-Man», «How Rabbit Deceived Fox», «Rabbit and the Indian Chief»).Аналітичний аналіз теоретичного доробку та наратологічний аналіз фактичного матеріалу, а саме казкових фольклорних творів автентичного населення Канади, уможливили дійти наступних висновків.Було виявлено, що літературна традиція всіх народів світу пронизана образами, серед яких образ трікстера є найбільш розповсюдженим.У фольклорі індіанців Канади зазначений образ репрезентований наступними антропоморфними персонажами-тваринами: Ворон і Заєць.Кожен персонаж, який є втіленням трікстера, має свій індивідуальний набір якостей, що може у різний спосіб бути реалізованим у низці окремих фольклорних творів або у межах одного казкового тексту.Проте, спільними характеристиками, які притаманні образові трікстера та втіленими у більшості англомовних казкових творів Канади, є наступні: амбівалентність його описових характеристик; вміння неусвідомлено змінювати оточуючу його дійсність або творити нову реальність; розважальний характер дій; жадібність і постійний голод; заздрість; хитрість; гонитва за славою або зиском, який буде отримано у якості винагороди, відтак трюкацтво й обман, що допомагають виконувати певну роботу самостійно, чи за допомогою інших, менш кмітливих персонажів; боягузливість; мстивість і жорстокість; попри велику кількість негативних якостей, образові трікстера, що втілився у текстах казкових творів Канади, притаманні й позитивні риси, а саме: гумор, допитливість, боротьба за справедливість, співчуття, готовність допомагати нужденним, захищати ображених і йти
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".