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Enregistrement W2913836132 · doi:10.5539/ells.v9n1p24

Investigating the Phonological Processes Involved When Yoruba Personal Names Are Anglicized

2019· article· en· W2913836132 sur OpenAlexvenueno aff
Eunice Fajobi, Bolatito Akomolafe

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics, Language Diversity, and Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYorubaLinguisticsPhonologyContext (archaeology)HistoryPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Personal names, in African context, are not arbitrary. They are like signposts that convey a wide range of invaluable information about the bearers. Also, they are like a ‘social DNA’ that discloses the identity, family background, family history, family vocation and family deity of the bearer (Onadipe, 2012). Sadly however, studies, which are mostly sociolinguistic in perspective, abound to show that some of these given personal names are being anglicized among the younger generation of bearers (Soneye, 2008; Faleye & Adegoju, 2012; Raheem, 2013; Filani & Melefa, 2014). From the standpoint of socio-phonology and using Knobelauch’s (2008) Phonological Awareness as our theoretical framework, this paper investigates the phonological changes that Yoruba personal names undergo when they are anglicized; and their implication for the endangerment of Yoruba language. Perceptual and acoustic analyses of the data sourced from the written and verbalized (as well as recorded) anglicized names of 50 informants from a Nigerian University show “stress-shift” as the major prosodic strategy used by speakers to anglicize Yoruba personal names. Other phonological processes identified include re-syllabification, contraction, elision and substitution; but bearers are not overtly aware of these processes. Findings reveal further that though the “new names” are structurally more English than Yoruba, they are nevertheless pronounced with Yoruba tone by some bearers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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