Comments on Nordhoff ’s “Establishing and Dating Sinhala Influence in Sri Lanka Malay”1
Notice bibliographique
Résumé
Students of Sri Lanka Malay agree that the language has been heavily influenced by the local languages, Sinhala and Tamil. Differences arise over not only the degree and timing of such influence from each language, but also the extent to which the language developed through untutored second language acquisition (on the part of Tamil &/or Sinhala speakers) &/or intense bilingualism (on the part of Malay speakers). Nordhoff’s arguments for Sinhala influence are examined in the context of Thomason’s (2001) framework for establishing contact-induced change and found to be convincing for some features, but weaker or unconvincing in others. The argument for early Sinhala phonological influence is based on an unsurprising distribution and the mechanism of substrate influence (Siegel, 1998, 2008) which has not been shown to operate in the context of intense bilingualism. The linguistic differing consequences of untutored second language acquisition and intense bilingualism have not been thoroughly investigated, except on lexicon (Thomason and Kaufman, 1988). The Sinhalese component of Sri Lanka Malay lexicon stands at less than 1% (Paauw, 2004), a figure inconsistent with the claim of heavy Sinhala influence through intense bilingualism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».