The Depiction of Disagreements by the Qur’ān: A Linguistic Perspective
محل انتشار: مجله مطالعات اسلامی معاصر، دوره: 4، شماره: 2
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 123
فایل این مقاله در 18 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JCIS-4-2_003
تاریخ نمایه سازی: 28 شهریور 1401
چکیده مقاله:
To disagree, the addressee – in his/her relative turn (T۲) – needs to rebut the speaker turn’s (T۱) statement. Thus, disagreement initiates with T۲. This article aims at investigating T۲ disagreements in God’s messengers’ talks to disbelievers. The data, driven from Qur’ān and composed of ۱۵۰ cases, were collected and categorized based on Muntigl and Turnbull’s taxonomy of disagreement, namely, Irrelevancy Claim (IC), Challenges (CH), Contradiction (CT), Counterclaim (CC) and Act Combinations (ACs), to (۱) determine the most frequent T۲ type disagreement and the dominant Act Combination Type disagreement form and (۲) specify the relative disagreement types used by people against God’s and His Prophets’ claims and vice versa and (۳) justify their differences. The findings indicate that Challenges are the most frequent T۲-type-disagreement and the Combination of Contradiction and Counter Claim is the most frequent AC and that people use challenges more while God and His prophets use more ACs. Comparatively, it was found that people’s disagreements take the forms of Challenges and Counter Claims while God and His Prophets use more of Contradiction and Act combination. People were afraid of using Contradictions as they dared not to directly threaten the face of God’s messengers. Instead, they showed more inclination towards challenges through which they cast doubts on the messengers’ claims.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
حسین رحمانی
Assistant Professor, Department of Linguistics, Faculty of Humanities and Foreign Languages, Payam-e-Noor University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :