Linguistic Analysis of Selected TV Cartoons and Its Impact on Language Learning
Notice bibliographique
Résumé
The new generation is fascinated by the overwhelming exposition of media. Today, media is performing powerful role in the mental growth and emotional development of children. At the very first stage of cognitive development, children copy the words and expressions used in their surroundings. Cartoons and language used in them directly affect cognitive and linguistic development of children. The present study dissects the linguistic patterns and ideologies used in cartoons shown in Pakistani media. It further attempts to overlook the impact of linguistic features of cartoons on language learning propensities of children. The study adopted mixed method research design by following qual-quan approach. The linguistic analysis of the cartoons was done qualitatively whereas its impact on children’s language was measured through quantitative way. 100 students and 100 teachers were selected to determine the sample by applying random sampling technique. Self-developed questionnaire was used to collect data from the respondents. The collected data shows that cartoons are source of education, entertainment and information for children. Children can improve their language competencies by watching cartoon. However, students were found using many Hindi words in their daily conversation. Linguistic benefits of cartoon language collide with the cultural threats faced by a large number of parents. The findings of the study recommend that children should be shown level oriented and culturally specific cartoons so that students may get maximum linguistic benefits from them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».