Veni, Vidi, Vici, Dixi: Latin as the Dominant Language in the Roman Near East
Notice bibliographique
Résumé
Syria becoming a consular province by 58 BCE marked the beginning of the Roman period of the Near East, and as a result, Latin was introduced as the language of the East’s rulers to a linguistic landscape dominated by native Aramaic and Greek as a lingua franca. However, scholarly research has focused more on Greek’s relationship with Latin and Aramaic than Latin and Aramaic’s relationship with each other. Latin was never enforced or widely spoken in the Near East compared to Aramaic or Greek, yet that does not mean Latin had no impact on the region. This study analyzes bilingual Latin and Aramaic inscriptions in the Near East using sociolinguistic theory surrounding language contact and dominance, revealing meaningful language contact between Latin and Aramaic speakers. The presence of Aramaic-Latin bilingualism, Latin’s higher prestige, and the influence of the Roman army on the Aramaic lexicon in light of linguistic theory asserts that Latin impacted the Near East at a linguistic level due to Latin’s role as the dominant language despite Latin initially appearing to be uninfluential in the Near East. By positioning Latin as the dominant language in relation to Aramaic, this research challenges the notion of a lack of meaningful language contact between these groups, and aims to encourage further research into lesser-discussed linguistic dynamics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».