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Enregistrement W4285092115 · doi:10.5430/wjel.v12n6p114

The Sociolinguistic Salience of Linguistic Variables in Najdi Arabic

2022· article· en· W4285092115 sur OpenAlexvenueno aff
Nasser Mohammed Alajmi, Abdullah Ghannam Alghannam

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, Prince Sattam bin Abdulaziz UniversityPrince Sattam bin Abdulaziz University
Mots-clésSalience (neuroscience)SalientArabicLinguisticsConvergence (economics)Variation (astronomy)Variable (mathematics)PsychologyMathematicsComputer scienceCognitive psychologyArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the relative sociolinguistic salience of three linguistic variables in two Najdi dialects, the bedouin and sedentary dialects. The quantitative data elicited from sociolinguistic interviews in Alajmi (2019) shows that bedouins are converging on the sedentary dialect, to varying degrees across the variables. The aim of this study is to test whether the sociolinguistic salience of the variables is the reason why there is variation in the level of convergence. Three methods have been used to measure the relative salience of the variables, the Social Category Association Test (SCAT), dialect identification task and multiple interviewers. The data from all three methods agree with the level of convergence in the production data (Alajmi, 2019). The variable that shows high level of convergence to the sedentary variant was found to be salient, while the other variables which show low levels of convergence were not salient.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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