Adaptation of Turkish Loanwords Originating from Arabic
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
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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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 | 0,045 |
| 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 découle