An Analysis of Chat Abbreviations and Slangs of the Students of the University of Port Harcourt
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines chat abbreviation and slangs of the University of Port Harcourt students. The qualitative research design was used in analyzing the data collected using the descriptive content analysis. The sampling technique adopted in this paper is the purposive sampling technique and source of data for this paper is primarily observations from students of University of Port Harcourt online platforms and social media used by students and interview. The findings of this paper reveal that students of the University of Port Harcourt use single letters, digits and a combination of both to replace words while some of the words are shortened, contracted and clipped. The paper also establishes that the students abbreviate words in order to minimize cost, save time and add style to their writing. The paper further establishes that chat abbreviation and slangs of the University of Port Harcourt students do not follow the rules of grammar of English language since they are composed haphazardly. It was observed that students of University of Port Harcourt do not use their punctuation marks properly in their formal writings. This paper also reveals that chat abbreviations and slangs have affected the proper usage of English language by some of the students of the University of Port Harcourt. This paper recommends that students should become more conscious of the dangers of chat abbreviation in their academics and identify as well as appreciate the appropriate setting in which to use them.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».