An Ecolinguistics Analysis on Lexicalization of Domestic Animals in Kurmanji Kurdish
Notice bibliographique
Résumé
Kurmanji is one of the three main varieties of Kurdish language, scattered across some areas of Turkey, Syria, Iraq, and both the West and Northeast parts of Iran. The current study adopted the taxonomy organization approach in analyzing the lexicon related to conceptualization of domestic animals in Kurmanji according to Ecolinguistic frame. The data collection method follows the Guide to collecting dialects for the treasury of Iranian dialects. It operates through three stages: literature study, individual interview, and focus group interview. Data was analyzed based on lexican process suggested by Malt, Sloman, & Gennari and, the analyzing frame of folk biological classification and nomenclature, presented by Berlin, Breedlove, & Raven. Participants were selected based on convenience sampling, and the interview process continued till the saturation point was reached. Participants were native speakers aged 45-75 years old. Results revealed that “Same porotypes, different boundaries”, and “Nesting” imply a significant role in Kurmanji nomenclature of domestic animals and led to a recognizable classification of the lexicon based on factors like gender, age, color, verbs, treatment, and occupation. The Kurmanji culture seems to be enriched by the Folkbiological knowledge of speakers and their direct experiences. Also, cultural factors such as the experience of direct exposure and extensive ecological knowledge regarding domestic animals have led to the lexicalization of various concepts to illustrate the magnitude value of animals in Kurmanj’s culture and lifestyle.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».