Arabic-English Code-Switching in the Saudi Video Gaming Community: A Sociolinguistic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
In this sociolinguistics paper, I discuss code-switching behaviour while playing an online video game. The purpose of the study is to bridge the knowledge gap in the literature regarding code-switching within the Saudi Arabian gaming community. Although a significant amount of research has been carried out on the topic of code-switching, the phenomenon of code-switching among online gamers has received little attention. The focus of this research is Saudi online gamers playing online video games, specifically Overwatch (a team-based online multiplayer game). The research questions investigated how the game format (casual or ranked) and the age of the players influence the occurrence of code-switching. Data collection was based on a quantitative approach and participating in Overwatch matches. Observing the presence of players and their frequency of code-switching allowed for the creation of objective data. The findings indicate that both the format of Overwatch matches and the age of the players had an impact on code-switching. Matches that took place in an intense setting (ranked matches) had more instances of code-switching than those in a casual setting. The results show that the age of the players affected code-switching because younger players were less likely to code-switch than older players were. The research illuminates the ways in which individuals who are part of Saudi Arabia’s gaming community interact with one another and sheds light on the online settings in which code-switching is most prevalent. Future studies should investigate other video game genres to broaden the understanding of the phenomenon of code-switching in online video games.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».