Aspects Marking in English and Thali: A Contrastive Study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the paper is to explore the aspect system in Thali, a language spoken in Thal region, including district Layya, Bhakar and neighboring areas of Jhang, in Punjab province by a large number of people. This research paper presents comparisons and contrasts between Thali aspect system and English aspect system. There are only two aspects in Thali, namely, perfect and progressive. Perfect aspect can be categorized into past perfect and present perfect in terms of time dimensions. Similarly, progressive aspect is also categorized into past progressive and present progressive from time dimensions. All types of aspects in Thali are morphologically marked but aspect system in English is different by using morphological marking as well as several complex constructions like have + past participle, be + present participle, and have + been + present participle for perfect, progressive and perfect progressive, respectively. Thali has only four structures for aspect whereas English has 17 different types of aspectual structures described in examples (24–40). The analyses and data examined in the paper are basically drawn from the native speaker intuitions and grammar (Beames, 1872–79). It is really a challenging job for Thali learners to conceptualise these different structures. As a final point, this paper finds out EFL issues and proposes some pedagogical strategies for teaching and learning English aspect system as a foreign language to Thali EFL learners.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».