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Enregistrement W4402279438 · doi:10.5539/ies.v17n5p59

Hybridisation in English Newspapers in Bangladesh

2024· article· en· W4402279438 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed Nurul Islam, Azirah Hashim

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePhilippine History and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewspaperMathematics educationPsychologySociologyPedagogyLinguisticsMedia studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the decades, Bangladesh has experienced many language contact situations. Based on history, there are many instances of the presence of Urdu, Perso-Arabic, and Hindi (Sanskrit) words within the Bengali language. As a result, when Bangladeshi newspapers use English, there are common Bengali loanwords throughout the articles, derived from the region’s developmental process. The motivation behind this study is to look at hybridisation in Bangladeshi English newspapers and to determine their functions in relation to the socio-cultural and political contexts in which they are found. This study is being conducted as a qualitative textual content analysis. The data were collected from three national dailies namely, The Daily Star, The Independent and The News Today. This study strives to create a corpus of contact expressions based on these newspapers; delineate the types of Bengali and other loan words used in the corpus and reasons for their use; and examine the results in relation to the language ecology. The analysis of data in this study shows that hybridisation is one of the most language contact features found in the English dailies in Bangladesh which contributes to the higher number of loanwords in English and are often used by people in different domains within Bangladesh.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,350 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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