DSpace Communauté:https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/382026-03-13T02:37:19Z2026-03-13T02:37:19Zسينية ابن الأبار البلنسي قراءة في السياقات والمضامينعمر, معمريعلي, لشهبhttps://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/392562025-12-02T14:58:25Z2025-01-01T00:00:00ZTitre: سينية ابن الأبار البلنسي قراءة في السياقات والمضامين
Auteur(s): عمر, معمري; علي, لشهب
Résumé: تهدف هذه الدراسة إلى فهم الظروف التاريخية والسياسية والاجتماعية والأدبية والثقافية والدينية، والكشف عن عمق الألم والأسى والحزن تجاه فقد و ضياع الوطن ،وقد وثقت بمرحلة عصيبة من تاريخ الأندلس، و اتخذت من سينية ابن الأبار البلنسي نموذجا للدراسة تحت موضوع سينية ابن الأبار قراءة في السياقات والمضامين.
وحاولت تقديم إجابة عن إشكالية البحث المتمثلة في:كيف تمظهرت المضامين المشكلة في سينية ابن الأبار البلنسي والتي تفاعلت مع السياقات التي أحاطت بها عن الوضع السائد في فترة سقوط الأندلس؟،والتي تتمحور في عدة تساؤلات : ما هي السياقات التي أثرت في القصيدة وكيف تجلت بنيتها ؟،وما المضامين الأساسية التي وردت فيها وكيف عبر عنها ابن الأبار ؟،وكيف وظف عواطفه و مشاعره للتعبير عن واقعه المعيش؟،وما قيمتها الأدبية والتاريخية في سياق الأدب ؟
لقد قسم موضوع البحث إلى مدخل وفصلين مع مقدمة وخاتمة، وذلك بإتباع المنهج التاريخي وكذا الاجتماعي والنفسي من أجل فهم النص ودراسة السياقات وكذا الاستعانة بآليتي الوصف والتحليل لفهم المضامين.
فخصص المدخل للحديث عن حياة وشعر ابن الأبار البلنسي ،والفصل الأول قراءة في السياقات ويضم أربعة مباحث :التاريخي والسياسي والاجتماعي والأدبي والثقافي والديني،وتطرقت في الفصل الثاني إلى قراء ة المضامين ويضم العاطفية والفكرية ،وختمت الدراسة بخاتمة تحوي فحوى هذه الدراسة وهي سينية ابن الأبار"قراءة في السياقات والمضامين" ،تتبعها الملاحق وقائمة للمصادر والمراجع وفهرسا للمحتويات.
وقد أظهرت القراءة والتحليل براعة ابن الأبار اللغوية والشعرية في التعبير عن تجربته الأليمة التي اضطربت في نفسيته وعمق إحساسه بالهوية الأندلسية وكذا تفاعله مع الأحداث في عصره،كما أكدت الدراسة على أهمية السينية كونها وثيقة دينية تاريخية تجسد أحداث تلك الفترة.
وختاما فالموضوع يدعو إلى مزيد من الاهتمام بدراسة معمقة لشعر ابن الأبار خاصة وغيره من شعراء الأندلس لإبراز القيم لتراثنا الأدبي الغني الذي لا يزال يزخر بكثير مما يستحق الدراسة والتقدير.
Description: التخصص : أدب عربي قديم2025-01-01T00:00:00ZSVM-based classification of fruit imagesBaya, AbanouAyat errahmane, Bentayebhttps://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/387022025-11-12T15:20:07Z2023-01-01T00:00:00ZTitre: SVM-based classification of fruit images
Auteur(s): Baya, Abanou; Ayat errahmane, Bentayeb2023-01-01T00:00:00ZLogistic Regression-based model for multi-classification of iris flowersHideb, HadjerKhouidat, HouriaHassani, Kholoudhttps://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/387012025-11-12T14:41:43Z2023-01-01T00:00:00ZTitre: Logistic Regression-based model for multi-classification of iris flowers
Auteur(s): Hideb, Hadjer; Khouidat, Houria; Hassani, Kholoud2023-01-01T00:00:00Zالتنبأ بأمراض القلب باستخدام الانحدار اللوجستيبن حبيرش, محمد لمينحموية, عبد الجليلتجيني, عبد الجليلhttps://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/386952025-11-12T10:22:22Z2021-01-01T00:00:00ZTitre: التنبأ بأمراض القلب باستخدام الانحدار اللوجستي
Auteur(s): بن حبيرش, محمد لمين; حموية, عبد الجليل; تجيني, عبد الجليل
Résumé: Heart disease is one of the most common diseases in the world today and the most terrifying
as it causes many deaths. We are now in the data age where huge amounts of data are collected
and stored in the internet from different parts of the world (from companies, social networking
sites, medical clinics, etc...). In this research work, we seek to build a model that predicts heart
disease to improve early general diagnosis around it, that is, using logistic regression as a kind of
classification without the help of a set of ready-made functions for machine learning, and that is
based on a set of data consisting of 319,795 examples that help train the model and compare the
results of Model with sklearn logistic regression algorithm and some other classification
algorithms (SVM(SVC), NN, RF, KNN, DT, NBC). where the accuracy rate in our model was
good (74%), which is very close to the rest of the sklearn classification algorithms, which were
between 70% and 76% accuracy.2021-01-01T00:00:00Z