Institut für deutsche Philologie
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- Lehrstuhl für Europäische Ethnologie/Volkskunde der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (1)
Menschen und Rabenvögel teilen eine lange gemeinsame Kulturgeschichte. Wer hierbei den Anfang gemacht hat, ist schwer zu sagen. Fest steht aber, dass beide Spezies einander in mancherlei Hinsicht verblüffend ähnlich sind, und dass nicht nur Menschen Vögel beobachten, sondern auch umgekehrt.
Über teilnehmende Beobachtung und zahlreiche Interviews mit Menschen, die regelmäßig Rabenvögel beobachten oder sie im Rahmen der Wildvogelhilfe pflegen, werden die unterschiedlichen Beschaffenheiten von Mensch-Rabenvogel-Beziehungen aufgezeigt.
Dabei wird nach speziesübergreifenden Fürsorgepraktiken, Wissensaushandlungen und ethischen Diskursen gleichermaßen gefragt. Wie wichtig sind haptische und emotionale Berührungen bei der Pflege verletzter Krähen? Wie sind historisch-mythologische Bilder über Raben und Krähen in den Diskurs um Multispezies-Gemeinschaften zwischen Menschen und Rabenvögeln einzuordnen? Welches Potenzial könnten Mensch-Rabenvogel-Beziehungen für die verhaltensbiologische Forschung haben?
Vor dem Hintergrund der Multispecies Studies werden Raben und Krähen als Akteur*innen verstanden, die mit Handlungs- und Wirkmacht (agency) ausgestattet sind. Ebenso wie die menschlichen Individuen sind sie dazu fähig, sich in andere Lebewesen, in Dinge und Orte einzuschreiben.
Ziel der Studie ist es, Rabenvögel neu zu denken und ebenso Menschen in Verbindung mit Rabenvögeln neu zu denken, um dadurch den Tieren letztlich auf eine neue Art und Weise zu begegnen.
No abstract available.
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A Knowledge-based Hybrid Statistical Classifier for Reconstructing the Chronology of the Quran
(2011)
Computationally categorizing Quran’s chapters has been mainly confined to the determination of chapters’ revelation places. However this broad classification is not sufficient to effectively and thoroughly understand and interpret the Quran. The chronology of revelation would not only improve comprehending the philosophy of Islam, but also the easiness of implementing and memorizing its laws and recommendations. This paper attempts estimating possible chapters’ dates of revelation through their lexical frequency profiles. A hybrid statistical classifier consisting of stemming and clustering algorithms for comparing lexical frequency profiles of chapters, and deriving dates of revelation has been developed. The classifier is trained using some chapters with known dates of revelation. Then it classifies chapters with uncertain dates of revelation by computing their proximity to the training ones. The results reported here indicate that the proposed methodology yields usable results in estimating dates of revelation of the Quran’s chapters based on their lexical contents.