Comparing chiShona loanwords of monolingual and bilingual speakers: An Optimality Theory analysis
Notice bibliographique
Résumé
ChiShona is a southern Bantu language spoken mainly in Zimbabwe. In Guthrie (1948) chiShona is classified as an S.10 language, an area which includes other Bantu languages such as chiKalanga and chiNambya. ChiShona like any other language has expanded its lexical stock by borrowing, mainly from the English language. The two languages have different phonologies; English has a much more complex syllable structure than chiShona. There are three major differences: first, chiShona allows open syllables only while English allows closed syllables. Second, chiShona does not allow complex onsets while English can have as many as three consonants in the onset position. Third, chiShona does not permit complex syllable nuclei while English allows long vowels and diphthongs in its syllable structure. This article compares the realisation of loanwords in the speech of chiShona monolinguals and chiShona- English bilinguals. Our findings show that monolingual loanwords are completely assimilated to suit the chiShona phonological structures while in the speech of bilinguals some marked features of the English language such as complex onsets, the lateral approximant and postnasal voiceless obstruents are retained. Both monolinguals and bilinguals do not allow closed syllables and diphthongs which they repair through vowel epenthesis and spreading respectively. The article demonstrates that monolinguals and bilinguals have different constraint hierarchies. The former rank markedness constraints higher than faithfulness constraints while the reverse is true for the latter.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».