Adaptation of Turkish Loanwords Originating from Arabic
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the phonological and morphological adaptation of Turkish loanwords of Arabic origin to reveal aspects of native speakers’ knowledge that are not necessarily obvious. It accounts for numerous modification processes that these loanwords undergo when borrowed into Turkish. To achieve this, a corpus of 250 Turkish loanwords was collected and analyzed whereby these loanwords were compared to their Arabic counterparts to reveal phonological processes that Turkish followed to adapt them. Also, it tackles the treatment of morphological markings and compound forms in Turkish loanwords. The results show that adaptation processes are mostly phonological, albeit informed by phonetics and other linguistic factors. It is shown that the adaptation processes are geared towards unmarkedness in that faithfulness to the source input—Arabic—is violated, taking the burden to satisfy Turkish phonological constraints. Turkish loanwords of Arabic origin undergo a number of phonological processes, e.g., substitution, deletion, degemination, vowel harmony, and epenthesis for the purpose of repairing the ill-formedness. The Arabic feminine singular and plural morphemes are treated as part of the root, with fossilized functions of such markers. Also, compound forms are fused and word class is changed to fit the syntactic structure of Turkish. Such loanwords help pave the way to invoke latent native Turkish linguistic constraints.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».