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Enregistrement W2939966240 · doi:10.5539/ijel.v9n3p164

Investigating the Social Functions of Code-Switching in Amarbail by Umera Ahmed

2019· article· en· W2939966240 sur OpenAlexvenueno aff
Aisha Naseem, Qamar Khushi, Hafiz Muhammad Qasim

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCode-switchingPhenomenonCode (set theory)DepictionFocus (optics)SociologyClass (philosophy)AcculturationPower (physics)PsychologySocial psychologyComputer scienceLinguisticsEpistemologyArtificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study attempts to investigate the social functions performed by English code-switching in an Urdu novel, Amarbail, written by Umera Ahmad. The focus of the study is to examine how the societal norms and patterns of a contextual society are externalized in the selected novel through code-switching phenomenon. The study has a pragmatic stylistic focus and qualitative method has been utilized to describe the social functions of code-switching in the selected novel. The data have been selected by employing handpick non-random sampling and insights have been taken mainly from Myers-Scotton, and Albakray and Hancock for the analysis of data. The results reveal that the code-switching is a deliberate literary device exploited by the author to show the sociolinguistic norms of the target society. The main social functions performed by English code-switching in Amarbail are i) depiction of power relations, ii) construction of fluid identities, iii) acculturation and iv) maintaining class difference. The study concludes that code-switching in a literary text is a multipurpose phenomenon which not only symbolizes the societal norms of its contextual society but also displays the writer’s artistic and creative aptitude. It is hoped that the bilingual writers and researchers would find results of this analysis opportune and beneficial.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,373 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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