Metaphorical Conceptualization of "Attention" in the Quran Based on a Study of Translations
محل انتشار: پژوهش های زبانشناختی قرآن، دوره: 15، شماره: 2
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 26
فایل این مقاله در 21 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_NRGS-15-2_005
تاریخ نمایه سازی: 7 مرداد 1405
چکیده مقاله:
In recent decades, linguistics has experienced significant growth. Muslim scholars, recognizing the "linguistic nature" of the Quran, have sought to apply theoretical insights from various linguistic approaches to the Quran to achieve a clearer understanding of its linguistic structure and better comprehension of its verses. Cognitive linguistics, as one of the latest linguistic theories, offers new perspectives in this regard. This study employs cognitive semantics to examine the linguistic structure of the Quran and to clarify the understanding of its verses by exploring the conceptualization of the abstract domain of "attention." To this end, expressions rendered as "attention" or "inattention" in translations and commentaries are analyzed. The study reveals that the Quran conceptualizes "attention" using conceptual domains such as "body parts," "weight," and the category of "motion," as well as conceptual metaphors including the "force interaction" schema and "upward/downward" direction. For "inattention," it draws on conceptual domains like "seeing," "letting go," and the category of "motion." Moreover, the research highlights that some translations are weak due to neglecting the conceptualization of abstract notions, and improving verse comprehension is possible through attention to the underlying conceptual schema and metaphors.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مهدیه دهقانی قناتغستانی
Assistant Professor, Department of Quran and Hadith Sciences, Kharazmi 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 :