Intelligibility between Iranun and Maranaw Languages through the Lens of Austin’s Speech Acts Theory
Notice bibliographique
Résumé
There are languages in Southern Philippines that are closely related where speakers are mutually intelligible especially on the case of Maranaw and Iranun. The purpose of this qualitative study employing content analysis is to identify the mutual intelligibility of the two Danao languages-the Maranaw and Iranun. The analysis of the study was anchored from the framework of Austin (1962) on illocutionary acts in terms of verdictives, exercitives, commissives, behavitives, and expositives. Results revealed that these languages showed their closeness and easy understanding when speakers converse. In expositives for example, the word affirms, confirms, and not have the same equivalent in both languages. The same with commissives for vow, promise, and pledge. Almost the same in behavitives, however, during the interview, an Iranun speaker used a distinct word that is not intelligible among the Maranaw speakers. For, verdictives and exercitives, both languages used the same terminologies with the same meaning and used in the same contexts and situations. Furthermore, this paper emphasizes preservation of the rich cultural heritage. Though, these Danao languages are not considered endangered, but because of the scarcity of literatures, findings of this study could fill those gaps.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».