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Enregistrement W4251803445 · doi:10.5430/elr.v8n4p9

Arabic Phonology

2019· article· en· W4251803445 sur OpenAlexvenueno aff
Awaad Alqarhi

Notice bibliographique

RevueEnglish Linguistics Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLexicography and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsPhonologyComputer scienceVowelPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phenomenon seen in domains more than one is termed as Language Hybridization. Many languages have multiple dialects that tend to differ in the phonology concept. The Arabic language that is spoken in contemporary time can be more properly described as varieties having a continuum. The modern and standard Arabic language consists of twenty eight consonant phonemes along with six phonemes that might also be eight vowel in most of the modern dialects. Every phonemes have a contrast between non-emphatic consonants and uvularized or emphatic consonants. Few of the phonemes have also found to get coalesced into various other modern dialects whereas on the other hand, the new phonemes have already been introduced via phonemic splits or borrowing. The phonemic length and quality that applies to both consonants and vowels at the same time. There have been research that analyses how multicultural society in Australia gets operated only with a particular form of language generated in some linguistic environments. The scripts of English Language tend to have the capability of merging with other language that are native of a place for making it a complete new variety. The process is termed as Romanization. The hybrid or amalgamation of languages within the linguistic framework can be classified and characterized that makes its standardization easy. This paper aims to do a complete research on the linguistics of Arabic phonology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,009

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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