Loanwords and Code-switching: Distinguishing Between Language Contact Phenomena in Ch'ol
Notice bibliographique
Résumé
Language contact phenomena, including loanwords and code-switch- ing, have been the subject of numerous recent studies in sociolinguistics.Loanwords are words borrowed from one language for use in another, while code-switching occurs when speakers mix lexical or grammatical elements from two or more languages in a single speech act.Although numerous studies extensively examine both linguistic phenomena, the boundary between them remains unclear, leaving one to question how to distinguish loanwords from code-switching.Using data from Ch'ol, a Mayan language spoken by more than 100,000 individuals in southeast- ern Mexico, this paper clearly identifies the characteristics of loanwords and code-switching and outlines the differences between them.This paper argues that on the most basic level, one can distinguish loanwords and code-switching on the basis of assimilation: loanwords demonstrate phonological, morphophonemic, or lexical integration, while code- switched words and phrases do not.Secondary criteria for identifying loanwords include the use of words by speakers of varying levels of bilingualism as well as the absence of native equivalents for specific words.Code-switching is practiced only by bilingual Ch'ols.Through its analysis, this paper argues that code-switching may be indicative of emerging changes in a speaker's cultural and linguistic identity.
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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 | 0,017 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».