Analysis of Intonation Patterns of Selected Nigerian Bilingual Educated Speakers of English
Notice bibliographique
Résumé
The intelligibility of everyday speech is built on the mastery and the use of appropriate intonation patterns. This makes intonation the music of everyday speech of which its appropriate use has been the final hurdle that the majority of the speakers of English as a Second Language have not crossed. This paper investigated the intonation patterns of the randomly selected 45 bilingual educated speakers of English, from diverse educational backgrounds representing the three senatorial zones in Ebonyi State. A paragraph from Roach (2010) was given to the participants to read. It was recorded and converted to WAVE audio with the use of audio converter. The utterances of interest to the research were extracted with the use of Sony Sound Forge and segmented on a text grid window on Praat. Pierrehumbert’s Auto-segmental Metrical approach to intonation served as the theoretical framework and the transcription was done using ToBI. The study revealed a low level of proficiency in the use and assignment of accurate patterns of intonation in the speeches of the participants. Aside the widely known and commonly used intonation patterns of fall, rise, rise-fall and fall-rise, it was observed that there was the presence of the use of low pitch accent, low boundary tone in the speeches of the participants. Significant inclination towards the use of the falling tone was observed. However, bilingual make-up or educational qualification does not determine appropriate use of intonation patterns. In a bid to, therefore, account for effective communication among educated bilingual speakers of English, more time should be given to the development of this skill using meaningful utterances in context rather than the use of words or sentences in isolation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».