Morphological Integration of Urdu Loan Words in Pakistani English
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pakistani English is a variety of English language concerning Sentence structure, Morphology, Phonology, Spelling, and Vocabulary. The one semantic element, which makes the investigation of Pakistani English additionally fascinating is the Vocabulary. Pakistani English uses many loan words from Urdu language and other local dialects, which have become an integral part of Pakistani English, and the speakers don't feel odd while using these words. Numerous studies are conducted on Pakistani English Vocabulary, yet a couple manage to deal with morphology. Therefore, the purpose of this study is to explore the morphological integration of Urdu loan words in Pakistani English. Another purpose of the study is to investigate the main reasons of this morphological integration process. The Qualitative research method is used in this study. Researcher prepares a sample list of 50 loan words for the analysis. These words are randomly chosen from the newspaper “The Dawn” since it is the most dispersed English language newspaper in Pakistan. Some words are selected from the Books and Novellas of Pakistani English fiction authors, and concise Oxford English Dictionary, 11th edition. The results show that, when the Urdu language loan words are morphologically integrated in Pakistan English, they do not change their grammatical category. Moreover, four distinguished morphological process are identified in integration of these loan words. The results also reveal that deficit hypothesis is the main reason of this lexical borrowin.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle