論文の概要: Why Your Academic Field Is Everywhere at Once: A Case Study of Arabic Linguistics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15328v1
- Date: Wed, 17 Dec 2025 11:24:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.958078
- Title: Why Your Academic Field Is Everywhere at Once: A Case Study of Arabic Linguistics
- Title（参考訳）: アラビア語の言語学のケーススタディ(動画あり)
- Authors: Ayman Eddakrouri, Amani Ramadan,
- Abstract要約: 本研究はブルックスのカテゴリー分散尺度を用いて,現代アラビア語応用言語学研究の主題構造を解析する。
2019年から2025年までの1,564の出版物を8つのサブカテゴリに分類した包括的な実世界のデータセットを用いて、分散指数=0.194を計算した。
この分析は、計算言語学を支配的だが非ヘゲモニックな力として特定し、ソシオ言語学、言語教育、その他のサブフィールドにおける堅牢な研究と共存している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study applies Brookes' Measure of Categorical Dispersion (Δ) to analyze the thematic structure of contemporary Arabic Applied Linguistics research. Using a comprehensive, real-world dataset of 1,564 publications from 2019 to 2025, classified into eight core sub-disciplines, we calculate a dispersion index of Δ = 0.194. This remarkably low value indicates extreme thematic dispersion, revealing that the field is characterized by pronounced heterogeneity rather than concentration. The analysis identifies Computational Linguistics as a dominant but non-hegemonic force, coexisting with robust research in Sociolinguistics, Language Teaching, and other subfields. This study clarifies the correct application of Brookes' original formula, demonstrates its utility for field characterization, and provides a replicable bibliometric methodology for assessing disciplinary structure across domains.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、現代アラビア語応用言語学研究の主題構造を解析するためにブルックスのカテゴリー分散尺度(Δ)を適用した。
2019年から2025年までの1,564の出版物を8つのサブカテゴリに分類した総合的な実世界のデータセットを用いて、Δ = 0.194の分散指数を計算する。
この極めて低い値は極端に主題的な分散を示し、この場は濃度よりも顕著な不均一性によって特徴づけられる。
この分析は、計算言語学を支配的だが非ヘゲモニックな力として特定し、ソシオ言語学、言語教育、その他のサブフィールドにおける堅牢な研究と共存している。
本研究はブルックスの原式を正しく適用し、そのフィールド特性評価に有用であることを証明し、領域横断の学際構造を評価するための複製可能な書誌学的手法を提供する。
関連論文リスト
- Publication Trend Analysis and Synthesis via Large Language Model: A Case Study of Engineering in PNAS [0.0]
本研究では, 適応型大規模言語モデル (LLM) を基礎として, 主題的傾向を定量化するフレームワークを提案する。
このアプローチは、米国科学アカデミー紀要によって発行された1500以上の工学論文の20年以上のコレクションで実証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-17T18:57:11Z) - A Computational Framework to Identify Self-Aspects in Text [9.187473897664105]
Selfは多面的な構造であり、言語で反映されている。
自己の多くの側面は、心理的および他のよく研究された現象と一致している。
本提案では,テキスト中の自己アスペクトを識別する計算フレームワークを開発する計画を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-17T13:31:04Z) - Locally Measuring Cross-lingual Lexical Alignment: A Domain and Word Level Perspective [15.221506468189345]
親族領域における語彙的ギャップを用いた合成検証と新しい自然主義的検証の両方を解析する手法を提案する。
我々の分析は16の多様な言語にまたがっており、新しい言語モデルを使用することで改善の余地があることを実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-07T16:37:32Z) - Ontology Embedding: A Survey of Methods, Applications and Resources [54.3453925775069]
オンロジはドメインの知識とメタデータを表現するために広く使われている。
直接支援できる論理的推論は、学習、近似、予測において非常に限られています。
1つの簡単な解決策は、統計分析と機械学習を統合することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-16T14:49:19Z) - Explainability of machine learning approaches in forensic linguistics: a case study in geolinguistic authorship profiling [46.58131072375399]
法医学的文脈を考慮した機械学習手法の説明可能性について検討する。
我々は、ドイツ語圏のソーシャルメディアデータに基づく未知のテキストのジオ言語的プロファイリングの手段として、多種多様な分類に焦点を当てた。
抽出した語彙的特徴がそれぞれの品種を実際に代表しており、訓練されたモデルは分類の場所名にも依存していることに注意する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-29T08:52:52Z) - TractGeoNet: A geometric deep learning framework for pointwise analysis
of tract microstructure to predict language assessment performance [66.43360974979386]
拡散磁気共鳴画像(dMRI)による回帰処理を行うための幾何学的深層学習フレームワークであるTractGeoNetを提案する。
回帰性能を向上させるために,新しい損失関数 Paired-Siamese Regression Los を提案する。
本手法の有効性を,2つの言語神経心理学的評価に対して予測することで評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-08T14:10:37Z) - Cognitive and Cultural Topology of Linguistic Categories:A Semantic-Pragmatic Metric Approach [0.0]
本研究では,単語共起パターンを利用した新しい幾何学的計量法を提案する。
この計量は、意味的典型性(認知)とプラグマティック・サリエンス(社会文化的)の2つの基本的な性質をマッピングする。
本評価は,従来の認知意味学ベンチマークを超越した基本レベルカテゴリのマッピングを,この意味論的指標が生成していることを明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-13T18:33:45Z) - f-Domain-Adversarial Learning: Theory and Algorithms [82.97698406515667]
教師なしのドメイン適応は、トレーニング中、ターゲットドメイン内のラベルなしデータにアクセス可能な、多くの機械学習アプリケーションで使用されている。
領域適応のための新しい一般化法を導出し、f-発散体の変分的特徴に基づく分布間の相違性の新しい尺度を利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-21T18:21:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。