The Contributions to the Loanwords in Karaim
Notice bibliographique
Résumé
The Turkic language has adopted hundreds of thousands of Turkish words into its vocabulary throughout history, with the methods of word derivation in its systematics. It is a reality that in the formation of a rich vocabulary of Turkish, in addition to Turkish words, words adopted from foreign languages with which it interacts in various fields such as religious, socio-cultural and literary also have an important place. Karaim, which is among the dialects of the Northwest group of the Turkic language, has also adopted words to its vocabulary by borrowing from languages such as Hebrew, Slavic, Arabic and Persian as a result of some relations. Karaim periodicals such as Karay Awazy, Onarmach, Halic, Sahyszymyz, Luwachlar, Przyjaciel Karaima ve Mysl Karaimska published in the second quarter of the 20th century, not only kept the Karaim written language alive in that period but also present important information about the vocabulary of Karaim‟s Trakai and Halic dialects. In this study, Karaim periodicals, which were created with the special efforts of pioneers such as Mardkowicz and Tınfovic in the second quarter of the 20th century, are searched and the loanwords determined from these publications is classified according to their origins and thus, it is aimed to contribute to the studies in this field.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».