cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.48623/aperta.252060
title: Database Covering The Previously Excluded Daily Life Activities

description: <strong>Database Covering the Previously Excluded Daily Life Activities</strong> <strong>In biomedical engineering, implants are designed according to the boundary conditions of gait data and tested against. However, due to diversity in cultural backgrounds, religious rituals might cause different ranges of motion and different loading patterns. Especially in the Eastern part of the world, diverse Activities of Daily Living (ADL) consist of salat, yoga rituals, and different style sitting postures. Although databases cover ADL for the Western population, a database covering these diverse activities of the Eastern world, specific to these populations is non-existent. To include previously excluded ADL is a key step in understanding the kinematics and kinetics of these activities. By means of developments in motion capture technologies, excluded ADL data are captured to obtain the coordinate values to calculate the range of motion and the joint reaction forces. This study focuses on data collection protocol and the creation of an online database of previously excluded ADL activities, targeting 200 healthy subjects via Qualisys and IMU motion capture systems, and force plates, from West and Middle East Asian populations. Anthropometrics are known to affect kinematics and kinetics which are also included in the collected data. The current version of the database covers 50 volunteers for 12 different activities, the database aims for 100- male and 100- female healthy volunteers as the final target including C3D and BVH file types. The tasks are defined and listed in a table to create a database to make a query based on age, gender, BMI, type of activity and motion capture system. The data is collected only from a healthy population to understand healthy motion patterns during these previously excluded ADLs. The collected data is to be used for designing implants to allow these sorts of activities to be performed without compromising the quality of life of patients performing these activities in the future. </strong>
DOI: 10.2999/op_dataset_test_001_soapui-estat
title: Causes of death - standardised death rate by NUTS 2 region of residence
title: Causes de décès - taux de mortalité standardisé par région NUTS2 de résidence
title: Todesursachen - standardisierte Sterbeziffer nach NUTS-2-Regionen
DOI: 10.5281/zenodo.7965927
title: Data and trained models for "Fourier Ring Correlation and anisotropic kernel density estimation improve deep learning based SMLM reconstruction of microtubules"

description: Data and trained models for "Fourier Ring Correlation and anisotropic kernel density estimation improve deep learning based SMLM reconstruction of microtubules", https://github.com/CIA-CCTB/FRCnet
DOI: 10.5281/zenodo.7965926
title: Data and trained models for "Fourier Ring Correlation and anisotropic kernel density estimation improve deep learning based SMLM reconstruction of microtubules"

description: Data and trained models for "Fourier Ring Correlation and anisotropic kernel density estimation improve deep learning based SMLM reconstruction of microtubules", https://github.com/CIA-CCTB/FRCnet
DOI: 10.5281/zenodo.7729492
title: Global mangrove soil carbon data set at 30 m resolution for year 2020 (0-100 cm)

description: Global soil organic carbon stocks in mangrove forests at 30 m resolution, and predicted for 2020 using spatiotemporal ensemble machine learning. Soil organic carbon stock (t/ha) was derived using predictions of soil organic carbon content and bulk density (BD) to 1 m soil depth, which were then aggregated to calculate soil organic carbon stocks. The "mangroves_tiles_SOC_predictions_2020.zip" file contains predictions of SOC content, Bulk Density (BD) and aggregated SOC stocks (t/ha) for 0—100 cm depth interval. Example of a tile: 089E_21N (89E to 90E, 21N to 22N): sol_db.od_mangroves.typology_m_30m_s0..100cm_2020_global_v0.1.tif = predicted BD aggregated to 0—100 cm; sol_soc.wpct_mangroves.typology_m_30m_s0..0cm_2020_global_v1.1.tif = predicted SOC content (%) at 0 cm depth (surface soil); sol_soc.wpct_mangroves.typology_m_30m_s0..100cm_2020_global_v1.1.tif = predicted SOC content (%) for 0—100 cm; sol_soc.tha_mangroves.typology_m_30m_s0..100cm_2020_global_v0.1.tif = predicted SOC stocks in t/ha (mean value); sol_soc.tha_mangroves.typology_l.std_30m_s0..100cm_2020_global_v0.1.tif = predicted SOC stocks in t/ha lower 95% probability prediction interval; sol_soc.tha_mangroves.typology_u.std_30m_s0..100cm_2020_global_v0.1.tif = predicted SOC stocks in t/ha upper 95% probability prediction interval; Example of a tile: class : RasterLayer dimensions : 4004, 4004, 16032016 (nrow, ncol, ncell) resolution : 0.00025, 0.00025 (x, y) extent : 88.9995, 90.0005, 20.9995, 22.0005 (xmin, xmax, ymin, ymax) crs : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs source : sol_db.od_mangroves.typology_m_30m_s0..0cm_2002_global_v0.1.tif To load global mosaics <strong><strong>Soil Carbon t/ha Maps (0—100cm)</strong></strong> as COGs directly into QGIS or similar, best use: https://s3.eu-central-1.wasabisys.com/openlandmap/mangroves/sol/soc.tha_tnc.mangroves.typology_m_30m_b0..100cm_2019_2020_go_epsg.4326_v1.2.tif https://s3.eu-central-1.wasabisys.com/openlandmap/mangroves/sol/soc.tha_tnc.mangroves.typology_l.std_30m_b0..100cm_2019_2020_go_epsg.4326_v1.2.tif https://s3.eu-central-1.wasabisys.com/openlandmap/mangroves/sol/soc.tha_tnc.mangroves.typology_u.std_30m_b0..100cm_2019_2020_go_epsg.4326_v1.2.tif
description: This work has received funding from the Global Mangrove Alliance. Global Mangrove Alliance is currently coordinated by members Conservation International, The International Union for the Conservation of Nature, The Nature Conservancy, Wetlands International and World Wildlife Fund.
DOI: 10.5281/zenodo.7729491
title: Global mangrove soil carbon data set at 30 m resolution for year 2020 (0-100 cm)

description: Global soil organic carbon stocks in mangrove forests at 30 m resolution, and predicted for 2020 using spatiotemporal ensemble machine learning. Soil organic carbon stock (t/ha) was derived using predictions of soil organic carbon content and bulk density (BD) to 1 m soil depth, which were then aggregated to calculate soil organic carbon stocks. The "mangroves_tiles_SOC_predictions_2020.zip" file contains predictions of SOC content, Bulk Density (BD) and aggregated SOC stocks (t/ha) for 0—100 cm depth interval. Example of a tile: 089E_21N (89E to 90E, 21N to 22N): sol_db.od_mangroves.typology_m_30m_s0..100cm_2020_global_v0.1.tif = predicted BD aggregated to 0—100 cm; sol_soc.wpct_mangroves.typology_m_30m_s0..0cm_2020_global_v1.1.tif = predicted SOC content (%) at 0 cm depth (surface soil); sol_soc.wpct_mangroves.typology_m_30m_s0..100cm_2020_global_v1.1.tif = predicted SOC content (%) for 0—100 cm; sol_soc.tha_mangroves.typology_m_30m_s0..100cm_2020_global_v0.1.tif = predicted SOC stocks in t/ha (mean value); sol_soc.tha_mangroves.typology_l.std_30m_s0..100cm_2020_global_v0.1.tif = predicted SOC stocks in t/ha lower 95% probability prediction interval; sol_soc.tha_mangroves.typology_u.std_30m_s0..100cm_2020_global_v0.1.tif = predicted SOC stocks in t/ha upper 95% probability prediction interval; Example of a tile: class : RasterLayer dimensions : 4004, 4004, 16032016 (nrow, ncol, ncell) resolution : 0.00025, 0.00025 (x, y) extent : 88.9995, 90.0005, 20.9995, 22.0005 (xmin, xmax, ymin, ymax) crs : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs source : sol_db.od_mangroves.typology_m_30m_s0..0cm_2002_global_v0.1.tif To load global mosaics <strong><strong>Soil Carbon t/ha Maps (0—100cm)</strong></strong> as COGs directly into QGIS or similar, best use: https://s3.eu-central-1.wasabisys.com/openlandmap/mangroves/sol/soc.tha_tnc.mangroves.typology_m_30m_b0..100cm_2019_2020_go_epsg.4326_v1.2.tif https://s3.eu-central-1.wasabisys.com/openlandmap/mangroves/sol/soc.tha_tnc.mangroves.typology_l.std_30m_b0..100cm_2019_2020_go_epsg.4326_v1.2.tif https://s3.eu-central-1.wasabisys.com/openlandmap/mangroves/sol/soc.tha_tnc.mangroves.typology_u.std_30m_b0..100cm_2019_2020_go_epsg.4326_v1.2.tif
description: This work has received funding from the Global Mangrove Alliance. Global Mangrove Alliance is currently coordinated by members Conservation International, The International Union for the Conservation of Nature, The Nature Conservancy, Wetlands International and World Wildlife Fund.
DOI: 10.6084/m9.figshare.22762486
title: Data from Selection of an anti-pathogen skin microbiome following prophylaxis treatment in an amphibian model system

description: All relevant data and metrics used in models for this investigation
DOI: 10.6084/m9.figshare.22762486.v1
title: Data from Selection of an anti-pathogen skin microbiome following prophylaxis treatment in an amphibian model system

description: All relevant data and metrics used in models for this investigation
DOI: 10.5281/zenodo.7965949
title: Repositiry for the article: "Gene regulatory network inference using mixed-norms regularized multivariate model with covariance selection" by Alain Mbebi & Zoran Nikoloski

description: This is the repository for the manuscript "Gene regulatory network inference using mixed-norms regularized multivariate model with covariance selection" by Alain J. Mbebi & Zoran Nikoloski. <strong>Organisation</strong> The folder Codes contains the following R scripts with the K-folds cross-validation option to learn the hyperparameters: Mixed_L1L21_GRN.R which computes L1L21-solution Mixed_L1L21G_GRN.R which computes L1L21G-solution Mixed_L2L21_GRN.R which computes L2L21-solution Mixed_L2L21G_GRN.R which computes L2L21G-solution L1L21_Dream5_Scerevisiae_example_run.R is an example run using the L1L21-solution with S. cerevisiae data (Network 4 in DREAM5 challenge) All files needed to successfully run "L1L21_Dream5_Scerevisiae_example_run" are locaded in the folder Codes. 2. The folder Figures contains all figures in the manuscript. 3. The folder Inferred-networks contains all network objects for each dataset and each inference methods in the comparative analysis. <strong>Dependencies and required packages</strong> The following packages are required for the contending approaches in the comparative analysis: "devtools", "foreach", "plyr", "glmnet" and "randomForest". <strong>GENIE3</strong> The GENIE3 package can be installed from: http://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/GENIE3.html <strong>TIGRESS</strong> The TIGRESS repository can be obtained from: https://github.com/jpvert/tigress <strong>ENNET</strong> The ENNET repository can be obtained from: https://github.com/slawekj/ennet <strong>PLSNET</strong> The Matlab source code of PLSNET can be obtained from: https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-016-1398-6#Sec17 <strong>PORTIA</strong> The PORTIA repository can be obtained from: https://github.com/AntoinePassemiers/PORTIA <strong>D3GRN</strong> The Matlab source code of D3GRN can be obtained from: https://github.com/chenxofhit/D3GRN <strong>Fused-LASSO</strong> The fused-LASSO repository can be obtained from: https://github.com/omranian/inference-of-GRN-using-Fused-LASSO <strong>ANOVerence</strong> Because of some technical issues (e.g code's accessibility: http://www2.bio.ifi.lmu.de/˜kueffner/anova.tar.gz), we were not able to reproduce ANOVerence results and used the inferred network from DREAM5 challenge instead. 4. Although the codes here were tested on Fedora 29 (Workstation Edition) using R (version 4.2.2), they can run under any Linux or Windows OS distributions, as long as all the required packages are compatible with the desired R version.
DOI: 10.5281/zenodo.7965948
title: Repositiry for the article: "Gene regulatory network inference using mixed-norms regularized multivariate model with covariance selection" by Alain Mbebi & Zoran Nikoloski

description: This is the repository for the manuscript "Gene regulatory network inference using mixed-norms regularized multivariate model with covariance selection" by Alain J. Mbebi & Zoran Nikoloski. <strong>Organisation</strong> The folder Codes contains the following R scripts with the K-folds cross-validation option to learn the hyperparameters: Mixed_L1L21_GRN.R which computes L1L21-solution Mixed_L1L21G_GRN.R which computes L1L21G-solution Mixed_L2L21_GRN.R which computes L2L21-solution Mixed_L2L21G_GRN.R which computes L2L21G-solution L1L21_Dream5_Scerevisiae_example_run.R is an example run using the L1L21-solution with S. cerevisiae data (Network 4 in DREAM5 challenge) All files needed to successfully run "L1L21_Dream5_Scerevisiae_example_run" are locaded in the folder Codes. 2. The folder Figures contains all figures in the manuscript. 3. The folder Inferred-networks contains all network objects for each dataset and each inference methods in the comparative analysis. <strong>Dependencies and required packages</strong> The following packages are required for the contending approaches in the comparative analysis: "devtools", "foreach", "plyr", "glmnet" and "randomForest". <strong>GENIE3</strong> The GENIE3 package can be installed from: http://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/GENIE3.html <strong>TIGRESS</strong> The TIGRESS repository can be obtained from: https://github.com/jpvert/tigress <strong>ENNET</strong> The ENNET repository can be obtained from: https://github.com/slawekj/ennet <strong>PLSNET</strong> The Matlab source code of PLSNET can be obtained from: https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-016-1398-6#Sec17 <strong>PORTIA</strong> The PORTIA repository can be obtained from: https://github.com/AntoinePassemiers/PORTIA <strong>D3GRN</strong> The Matlab source code of D3GRN can be obtained from: https://github.com/chenxofhit/D3GRN <strong>Fused-LASSO</strong> The fused-LASSO repository can be obtained from: https://github.com/omranian/inference-of-GRN-using-Fused-LASSO <strong>ANOVerence</strong> Because of some technical issues (e.g code's accessibility: http://www2.bio.ifi.lmu.de/˜kueffner/anova.tar.gz), we were not able to reproduce ANOVerence results and used the inferred network from DREAM5 challenge instead. 4. Although the codes here were tested on Fedora 29 (Workstation Edition) using R (version 4.2.2), they can run under any Linux or Windows OS distributions, as long as all the required packages are compatible with the desired R version.
DOI: 10.5281/zenodo.7965987
title: Preliminary Investigation of Side Effects of Polymyxin B Administration in Hospitalized Horses

description: Data set to the publication: https://doi.org/10.3390/antibiotics12050854
DOI: 10.5281/zenodo.7965986
title: Preliminary Investigation of Side Effects of Polymyxin B Administration in Hospitalized Horses

description: Data set to the publication: https://doi.org/10.3390/antibiotics12050854
DOI: 10.5281/zenodo.7937501
title: Nuclear Data Uncertainty Propagation for the Molten Salt Fast Reactor Design (dataset)

description: This repository contains the dataset, post-processing script and models needed to reproduce the results presented in the article "Nuclear Data Uncertainty Propagation for the Molten Salt Fast Reactor Design", published in the special issue of Nuclear Science and Engineering dedicated to the 1st Young Molten Salt Reactor Conference (held in Lecco in June 6th and 9th 2022). The dataset includes: the perturbed nuclear data files (in ACE and ENDF-6 formats) generated with the open-source, python package SANDY and processed with the processing code NJOY by using the NDL code. the Serpent 2 Monte Carlo calculations for two models of the Molten Salt Fast Reactor design, conceived during the SAMOFAR EU project The python scripts include pre- and post-processing tools used to generate the perturbed data and to analyse the Serpent 2 output.
description: {"references": ["Abrate, N. et al. (2023). \"Nuclear Data Uncertainty Propagation for the Molten Salt Fast Reactor Design\", Nuclear Science and Engineering"]}
DOI: 10.5281/zenodo.7937502
title: Nuclear Data Uncertainty Propagation for the Molten Salt Fast Reactor Design (dataset)

description: This repository contains the dataset, post-processing script and models needed to reproduce the results presented in the article "Nuclear Data Uncertainty Propagation for the Molten Salt Fast Reactor Design", published in the special issue of Nuclear Science and Engineering dedicated to the 1st Young Molten Salt Reactor Conference (held in Lecco in June 6th and 9th 2022). The dataset includes: the perturbed nuclear data files (in ACE and ENDF-6 formats) generated with the open-source, python package SANDY and processed with the processing code NJOY by using the NDL code. the Serpent 2 Monte Carlo calculations for two models of the Molten Salt Fast Reactor design, conceived during the SAMOFAR EU project The python scripts include pre- and post-processing tools used to generate the perturbed data and to analyse the Serpent 2 output.
description: {"references": ["Abrate, N. et al. (2023). \"Nuclear Data Uncertainty Propagation for the Molten Salt Fast Reactor Design\", Nuclear Science and Engineering"]}
DOI: 10.34740/kaggle/dsv/5763100
title: Egypt Gold Prices | Daily Updated
DOI: 10.14457/tu.the.2022.235
title: Transcriptome sequencing of eucalyptus responses to gall wasp infestation

description: Leptocybe invasa is a gall wasp causing significant damage to Eucalyptus species. This study used RNA sequencing (RNA-seq) to identify differentially expressed genes (DEGs) associated with early L. invasa infestation in eucalyptus parents and their F1-progenies. A total of 14,648 significant DEGs were identified from U22-tolerant and C153-susceptible parents, and extremely tolerant and susceptible pools of their F1-progenies. A total of 324 out of 632 DEGs specific for the tolerant group were up-regulated, whereas 308 were down-regulated. A total of 182 out of 205 DEGs specific for the susceptible group were up-regulated, whereas 23 were down-regulated. Expression analysis by qRT-PCR of the selected DEGs was comparable with the results of RNA-seq. Expression analysis of the selected genes using top 5 progenies from each pool was consistent with that in the parents. Three genes were up-regulated after infestation in all tested tolerant plants, suggesting their important roles in the tolerant phenotype. These genes encoded rubisco activase; RCA, translation initiation factor SUI1 family protein; SUI1, and general control non-repressible 5; GCN5. Using expression and STRING analysis, our results suggesting that early response at three days after gall wasp infestation increased protein and terpenoid synthesis, and increased transportation of these molecules. In addition, wounding also increased photosynthesis and glycolysis. These processes involved interaction of several plant hormones, such as JA, Auxin, and ABA. The genes involved in these processes could play critical roles in the tolerant phenotype. The information obtained from this study could be useful for future Eucalyptus breeding programs.
DOI: 10.14457/tu.the.2022.236
title: การหาค่าจำนวนคุณสมบัติของเอ็มเอฟซีซีที่เหมาะสมสำหรับการจำแนกประเภทเสียงร้องของเด็กเล็ก

description: เด็กเล็กเรียกร้องความสนใจผ่านการร้องไห้ ซึ่งการร้องไห้อาจมาจากหลากหลายสาเหตุ (เช่น เรียกร้องความสนใจ หิว ต้องการเปลี่ยนผ้าอ้อม) เสียงร้องไห้ของเด็กเล็กแต่ละครั้งมีลักษณะ รูปแบบของการร้องที่ดูคล้ายกันและเป็นการยากสำหรับบุคคลที่ไม่คุ้นชิน ที่จะสามารถแยกได้ว่าที่เด็ก ร้องไห้แต่ละครั้งนั้นต้องการสิ่งใด โดยงานวิจัยนี้ได้นำจำนวนของสัมประสิทธิ์เซปตรัมบนสเกลเมล (Mel Frequency Cepstral Coefficients : MFCC) มาใช้เปรียบเทียบเพื่อเลือกค่าที่เหมาะสมที่สุด สำหรับการจัดกลุ่มความหมายของเสียงร้องไห้ โดยได้เลือกใช้โมเดลในการจัดกลุ่มที่เข้าใจง่ายรวมถึง เป็นที่รู้จัก ได้แก่ ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) นาอีฟเบย์ส (Naive Bayes) และ ซัพพอร์ต เวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine) เพื่อใช้จำแนกเสียงร้องไห้ของเด็กเล็ก จากการทดลอง พบว่า ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนมีประสิทธิภาพมากที่สุดโดยวัดจากค่าของ Accuracy และ F1-score (*100) โดยมีคะแนนคือ ร้อยละ 70 และร้อยละ 71 ตามลำดับ โดยจำนวนคุณสมบัติที่ได้ผลลัพธ์ดี ที่สุดคือจำนวน 11 คุณสมบัติซึ่งจากผลการทดลองที่ได้ทำให้สามารถสรุปได้ว่า MCFF:11 เป็น จำนวนคุณสมบัติที่เหมาะสมที่สุด
DOI: 10.14457/tu.the.2022.237
title: บทแปลเรื่อง “พระชายาโชกุน” ของเลสลีย์ ดาวเนอร์ พร้อมบทวิเคราะห์

description: สารนิพนธ์ฉบับนี้แปลจากต้นฉบับนวนิยายเรื่อง “พระชายาโชกุน” ของเลสลีย์ ดาวเนอร์ มีจุดประสงค์เพื่อนำเสนอบทแปลภาษาไทยพร้อมบทวิเคราะห์ ไม่ว่าจะเป็นกลวิธีการแปลและแนวทางการแก้ไข การแปลนวนิยายดังกล่าวมีเนื้อหาเชิงวัฒนธรรม ผู้ศึกษาจะมุ่งเน้นการถ่ายทอดรูปแบบภาษา ลีลาการเขียนและเนื้อหาให้ครบถ้วนตามต้นฉบับโดยใช้แนวคิดทฤษฎีการแปลและแนวทางการแก้ไขปัญหาที่ได้ศึกษามา ในขั้นตอนการแปล ผู้ศึกษาพบประเด็นปัญหาในการถ่ายทอดความหมายทั้งหมด 4 ประเด็น ได้แก่ (1) ประเด็นที่เกิดจากปัญหาความแตกต่างทางวัฒนธรรม (2) ประเด็นที่เกิดจากปัญหาการถ่ายทอดสำนวนสุภาษิตและภาษาภาพพจน์ (3) การแปลโดยอิงประเด็นภาษาศาสตร์เชิงสังคม (4) ประเด็นบทบาทของผู้หญิงในสังคมปิตาธิไตยซึ่งมีผลต่อการตีความบทแปล จากการศึกษาพบว่ากลวิธีที่ใช้ในการแก้ปัญหาในการแปลนวนิยายเรื่องนี้โดยเรียงจากกลวิธีที่ใช้มากที่สุดไปหาน้อยที่สุดมีดังนี้ ผู้ศึกษาใช้กลวิธีการแก้ปัญหาในประเด็นทางวัฒนธรรมทั้งหมด 4 กลวิธี ได้แก่ 1.กลวิธีการแปลตรงตัว 2.กลวิธีการแปลทับศัพท์ 3.กลวิธีการแทนที่คำด้วยวัฒนธรรมปลายทาง 4.กลวิธีการแปลคำใหม่ สำหรับการแปลสำนวน ผู้ศึกษาใช้ มี 4 กลวิธีคือ 1.การแปลงเนื้อความใหม่ 2.การใช้สำนวนที่มีรูปแบบและความหมายที่ใกล้เคียงมาเทียบเคียงกัน 3.การใช้สำนวนที่มีความหมายคล้ายกันแต่รูปประโยคหรือลักษณะต่างกันมาเทียบเคียง 4.การแปลตรงตัว ในส่วนของภาษาภาพพจน์ ผู้ศึกษาได้ใช้กลวิธี ดังต่อไปนี้ 1.ในการแปลอุปมา อุปลักษณ์ นามนัย และสัญลักษณ์ ผู้ศึกษาใช้ 2 กลวิธี ได้แก่ การแปลโดยการรักษาคำเปรียบเทียบเดิม และการแปลปรับบท 2.การแปล(2) บุลคลาธิษฐานผู้ศึกษาใช้ การแปลตรงตัว 3.การแปลอติพจน์ผู้ศึกษาใช้ 3 กลวิธี ได้แก่ การแปลรักษาคำเปรียบเทียบเดิม การปรับบทแปล และการแปลเพิ่ม ต่อมาในประเด็นเกี่ยวกับภาษาศาสตร์เชิงสังคมที่มีผลต่อการแปลนวนิยายเรื่อง “พระชายาโชกุน” ได้แก่ 1. เพศซึ่งปรากฎในรูปแบบการใช้สรรพนาม คำลงท้าย และคำเรียกขาน 2. ชนชั้นในรูปแบบการใช้สรรพนาม และคำเรียกขาน 3. คำเรียกญาติสำหรับอายุ 4. ความสัมพันธ์ระหว่างผู้พูดกับผู้ฟังรวมทั้งสถานภาพจะปรากฎในรูปแบบคำเรียกขานหรือคำลงท้าย นอกจากนี้ บทบาทของผู้หญิงภายใต้สังคมปิตาธิปไตย ผู้ศึกษาพบว่า บทบาทของผู้หญิงในสภาพสังคมดังกล่าวคือ 1. ผู้หญิงมีหน้าที่ต้องไปแต่งงานตามคำสั่งผู้นำตระกูลเท่านั้น 2. ผู้นำตระกูลสามารถเข้าถึงทรัพยากรของฝ่ายชายผ่านการแต่งงาน 3. ผู้หญิงจะต้องเป็นทั้งภรรยาที่ให้กำเนิดบุตร และคอยจัดการงานภายในครัวเรือน ตลอดจนการปรนนิบัติสามี 4. ผู้หญิงจะต้องวางตัวอยู่ในศีลธรรมอันดีและไม่มีสัมพันธ์กับผู้อื่นนอกจากสามีตัวเอง การพิจารณาบริบทดังกล่าวมีผลอย่างมากในการตีความบทแปลร่วมกับภาษาภาพพจน์