Comprehension of English Loanwords in Japanese by Japanese and English Speakers
Notice bibliographique
Résumé
This study addresses our understanding of English loanwords in the modern Japanese language. It aims to investigate the two types of English loanwords and made-in-Japan loanwords among Malaysian English speakers and native Japanese. The proposed study utilized a quantitative approach to determine the understanding of two groups of speakers; 60 Japanese speakers in Japan and 60 English speakers in Malaysia. The data collection of this research was completed using two questionnaires. The two questionnaires consist of 14 sentences with these two types of English loanwords selected from Japanese textbooks and other sources. The findings reflected correct responses to the meaning of English loanwords and made-in-Japan loanwords for Japanese speakers. The English speakers showed correct responses for English loanwords, however, they were discrepancies in responses when it comes to made-in-Japan loanwords. This research breaks ground on the issue of the comprehension of English loanwords and made-in-Japan among Native Japanese speakers and Malaysian English speakers. This study incorporates the theory of language contact by Thomason (2001). The contact occurs where the mutual influence of languages happens leading to code-switching, borrowing, and loanwords formed by the social setting and the contact environment. It also employs the theory of language awareness to support second language learning and develop the learner’s comprehension. The significance of the study emphasizes English language learning benefits and the importance of the learners’ understanding of the differences between English loanwords to utilize them in vocabulary building.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».