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Enregistrement W2785315060 · doi:10.22201/enallt.01852647p.2003.37.759

Linguistic effects of English on Luyia languages

2017· article· es· W2785315060 sur OpenAlexaff
Lynn Kisembe

Notice bibliographique

RevueEstudios de Lingüística Aplicada · 2017
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsLanguage contactSwahiliVocabularyAffect (linguistics)Linguistic demographyComputer scienceLanguage transferHistorySociologyNatural languageComprehension approach

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When contact occurs between two or more languages, there is bound to be some sort of language change, which can affect either of the languages concerned. The nature and extent of the linguistic change is dependant on the circumstances of the social, cultural and political relations that exist between the linguistic communities concerned. The goal of this paper is to examine the influence English has had on Luyia languages spoken in western Kenya. English has had both an intensive and extensive contact with the Kenyan speaking communities for nearly one hundred years, and due to this, there has been a considerable influence of English on Kenyan ethnic languages in all aspects of language areas. I discuss three linguistic effects in this paper: the first of such is borrowing of vocabulary from English which is phonologically adjusted to conform to the phonotactic constraints of the Luyia languages, the second is code-switching and code-mixing between English and the Luyia languages and finally language shift that has resulted to language ‘death’ in some cases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,404 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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