Number Marking in English and Thali: A Contrastive Study
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to explore the number system in Thali, a variety of Punjabi spoken by natives of Thal desert. There are three number categories singular, dual, and plural but all modern Indo Aryan languages have only singular and plural (Bashir & Kazmi, 2012, p. 119). It is one of the indigenous languages of Pakistan from the Lahnda group as described by Grierson (1819) in his benchmark book Linguistic Survey of India. Layyah is one of the prominent areas of Thal regions. The native speakers of Thali use this sub dialect of Saraiki in their household and professional life. The linguistic boundaries of the present Siraiki belt have changed under different linguistic variational rules as described by Labov (1963), Trudgal (2004), Eckert (2002) and Meryhoff (2008). There are many differences between Thali and Saraiki, on phonological, morphological and orthographical levels. Husain (2017) has pointed out linguistic differences between Saraiki and Lahnda and Thali is one of the popular languages of Lahnda spoken in different parts of Thal regions. According to the local language activists, Thali has been greatly influenced by Saraiki and Punjabi. The lexicon of Thali is composed for 20% of Punjabi, 45% of Saraiki, and 5% of loan words particularly English. Another particularity is that Perso-Arabic characters are used to write Thali. The most distinguishing characteristics of Thali are its parts of speech, word order, case marking, verb conjugation and, finally, usage of grammatical categories in terms of number, person, tense, voice and gender. In this perspective, number marking is the area to focus on noun morphology and exclusively on the recognition of number system in Thali nouns. The analysis of linguistic systems including grammar, lexicon, and phonology provide sound justifications of number marking systems in languages of the world (Chohan & García, 2019).
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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 | 0,117 |
| 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) | 0,000 | 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 ».