The Effects of English Language on the Kurdish Language: A Study of the Interacting Terms
Notice bibliographique
Résumé
The descriptive method is used in this research on English terms adopted into Kurdish, focusing on the influence and interaction between languages.Then, it explores the many types and forms of English phrases taken.This research looks at the parallels and differences between the Kurdish and English languages.The study is centred on how individuals employ English words and phrases while speaking Kurdish.The first section of this inquiry focuses on "linguistic linkages and effects," a topic that is the tackled front.It emphasizes the most crucial parts of translating words and sentences.The second part will concentrate on the impact of the English language on the Kurdish language.It is made up of the three sections listed below: To get things started, let us look at a few different English phrases and discuss how their pronunciation should differ from one another.Second, the Kurdish and English word sequence is always the inverse of what it should be.This is something that is always done, no matter what.The majority of Kurdish intellectuals and linguists often employ English terminology.Finally, we will present a summary of the findings, emphasizing the importance of the study, the problems highlighted in the article, and some implications and suggestions written as an attempt to fix those issues.In this research, English-to-Kurdish loanwords are imports and substitutes.Imported terms have comparable pronunciations and meanings to the receiving language versions.Substitution patterns are donor-to-recipient language word changes.The linked wordlist contains mostly assimilations.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».