Lexico-semantic Analysis of Sam Ukala’s Skeletons: A Collection of Storie
Notice bibliographique
Résumé
This study is devoted to Ukala’s use of lexico-semantic devices in Skeletons: A Collection of Stories, to convey the themes of the text. The ability of a literary writer to use the appropriate lexical items and style in a text is expedient for the conveyance of meanings, and the themes of such a text. This is due to the fact that the ideational function of language can only be performed if the readers effectively grasp the subject matter of the text. Every literary artist strives to convey his/her messages in the best possible manner. This study explicates Ukala’s creative strategies and choice of words in his text under study. Due to Nigeria’s complex language problem, which is compounded by the British imposition of the English Language on Nigeria as a result of colonialism, creative writers are constrained creating literature in a second language, which is alien to African culture. To adequately articulate African culture, world-view and their literary visions in their texts, the English language has been domesticated through manipulation and adaptation. Ukala contextualizes English in Skeletons by the deployment of various creative devices, among which are figures of speech, proverbs, idioms, lexical collocation, and neologism. Due to the poetic license which creative writers enjoy, he violates the rules of semantic expectancy, in his linguistic and creative experimentation in Skeletons. This paper identifies and explicates the various lexico-semantic devices Ukala deploys, and their stylistic functions in the text. The study will be of immense contribution to knowledge because it will act as a springboard to researches in the language of African literature.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».