The Central Pronouns in Nigeria’s 2015 Presidential Debate: A Grammatical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This grammatical analysis of the central pronouns in Nigeria’s 2015 Presidential Debate aimed at determining their occurrence, semantic manifestations, typological and thematic distribution, and textual functions. Twenty-three central pronouns with a combined frequency of 2409 were identified and analysed using Quirk et al.’s (1985) framework. The result showed a 58% representation and a frequency of 94.6 in 1000 words, with the forms we, you, it, I, they, our emerging the most frequent. Personal pronouns were a hundred times more frequent than reflexive pronouns and fourteen times more recurring than possessives. The 1st person, 2nd person and 3rd person forms respectively represent approximately one-half, one-quarter, and one-third of total person contrast made; however, a dominance of plural over singular was seen and this was more pronounced with 2nd person. Whereas the ratio of masculine to feminine was 22:1, neuter gender was generally dominant. A dominance of subjective case over objective case was revealed while genitive case featured as determinatives only. Pronominal choices were governed by theme, structure of responses, and idiosyncrasy, as I was more concentrated under motivation for contesting than any other theme and under recognising and justifying the problem than specifying actions to be taken or making concluding marks. The multiple-authored texts used manifestly exposed the diversity of pronoun forms and their combinatory possibility, which was advantageous since the focus was not a given politician’s idiolect but the use of an aspect of language in politics, namely the central pronouns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».