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Enregistrement W4396966917 · doi:10.5430/wjel.v14n5p505

Anglicisms in Omani Arabic: A Study on the Use, Status, and Perception of English Loanwords

2024· article· en· W4396966917 sur OpenAlexvenueno aff
Ali Algryani, Syerina Syahrin

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics, Language Diversity, and Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArabicPerceptionLinguisticsComputer sciencePsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing dominance of English in fields such as education, technology, business, culture, and politics across the globe has contributed to the existence and spread of Anglicisms in world languages. The use of anglicisms, English loanwords, is a global phenomenon that has a significant impact not only on international communication exchanges but also on people's native languages. Modern varieties of Arabic, including Omani Arabic, are no exception to this growing trend. This research is an attempt to investigate the status of Anglicisms in Omani Arabic. The aim is to determine the factors promoting the use of Anglicisms in day-to-day interactions and people's attitudes towards them. As a method of data collection, the study used focus group discussions that included seventy undergraduate students. The findings of the study showed that anglicisms are consistently used by young Omanis in face-to-face and virtual interactions. Furthermore, the findings revealed that a large number of anglicisms have undergone morphological and phonological adaptation and thus been incorporated into the lexicon of Omani Arabic. This rising trend of anglicisms can be attributed to certain factors including a) the influence and prestige of Anglo-American culture, b) the influence of information and communication technology, c) the internationalization of education, d) lexical voids in the native language, and e) conciseness and expressiveness of English loanwords. Finally, apart from some voices against the unnecessary use of anglicisms in the language, the younger generation seems to accept and have a positive attitude towards the use of English loanwords in day-to-day interactions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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