Language and Nature in Southern and Eastern Arabia
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the relationship between language and nature in southern and eastern Arabia. The work is the result of a two-year interdisciplinary network between the University of Leeds and Qatar University, with partners in the UK, Oman, Canada, the United States, and Russia. Our hypothesis is that local languages and ecosystems enjoy a symbiotic relationship, and that the demise of local ecosystems will adversely affect local languages. In this paper, we examine some of the language–nature effects in Qatar and Dhofar, southern Oman. Our regions differ in that Qatar has two seasons, summer and winter, and is predominantly arid, with occasional rain, while Dhofar together with al-Mahrah in eastern Yemen has four distinct seasons, receiving the monsoon rains between June and September, and, as a result, is home to hundreds of plants and animals found nowhere else in the world. Since the 1970s, in particular, both regions have experienced some of the most rapid socio-economic changes in the world. We ask what affect this socio-economic change has had on the language–nature relationship, and suggest that decoupling of the human–nature relationship as a result of socio-economic change is contributing in these regions to language attrition. We consider spatial terminology, traditional terminology for weather, the traditional measurement of time by narratives around key climatic events, and the role of stars in determining the weather and their role in folklore.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».