Hebrew Loanwords in Written Palestinian Arabic
Notice bibliographique
Résumé
Hebrew loanwords have penetrated not only spoken Palestinian Arabic (PA) but also written PA. Using original corpora, this dissertation examines the semantic categories, relative distribution, and linguistic adaptation, of Hebrew loanwords (HLs) written in Arabic script on digital platforms. Borrowing Hebrew words and writing them in Arabic script in digital texts is a new phenomenon. HLs were collected from websites in Arabic published in Israel, identified as the Israeli corpus, and in the West Bank and Gaza (WG), the WG corpus, and are representative of written PA. The study aims to better understand how contact between PA and Modern Hebrew within and outside the borders of Israel affects the use of HLs in digital texts in Arabic. HLs in PA are distributed across a range of semantic categories, particularly the category of food and that of education and institutions. The majority of HLs are nouns; and the most frequently used words appear in both corpora. Most HLs have Arabic equivalents; the study identifies two possible reasons for the use of HLs over Arabic equivalents: cultural precision and formality avoidance. Many HLs are adapted to the phonological and/or morphological system of PA, but some preserve Hebrew syllable structure or Hebrew number and gender markers. An interesting discovery is the formation of new words in PA through the process of root extraction. The vast majority of HLs preserve the Hebrew meaning, while a few select only one of the possible meanings available in Hebrew. A comparison of HLs between the corpora reveals that degree of contact affects the use of HLs in terms of relative distribution and frequency, but not in terms of linguistic adaptation. This is the first study to analyze HLs in formal digital texts in Arabic and to compare the use of HLs on websites originating from different regions of contact, Israel and the WG.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».