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Enregistrement W4389195600 · doi:10.5539/elt.v16n12p81

Pragmatic Analysis of President Muhamadu Buhari’s Cumulative Lockdown Order of the Federal Captital Territory, Ogun and Lagos States on COVID 19 Pandemic at the State House Abuja on Monday, April 27, 2020

2023· article· en· W4389195600 sur OpenAlexvenueno aff
Walter Osondu Ugwuagbo, Johnkenedy Azubuike Ozoemena, Nwabueze Ekene Ejike

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunication Studies and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAssertivenessPandemicState (computer science)SociologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the pragmatic acts of locution, illocution, and perlocution in President Muhamadu Buhari’s cumulative Lockdown order of the Federal Capital Territory, (Abuja), Ogun, and Lagos States during the COVID 19 pandemic on Monday, April 27, 2020. We adopt J. L. Austin’s (1962) and Searle’s (1969) speech act theory, using the illocutionary acts of: expressive, declaratives, assertive, directives, and commissive. The data for this paper are drawn from President Muhammadu Buhari’s speech on COVID 19 on Monday, April 27, 2020. In this study, qualitative research method is adopted; and the descriptive survey method is used for the data analysis. The study reveals that the President used more of assertive speech acts which recorded an overall frequency of 15 and (42%) to affirm, announce, report and state the damaging effect of the pandemic on human lives and economies across the globe, and the measures to be taken in protecting the lives and livelihood of Nigerians. This is followed by expressive and commissive speech acts which recorded a frequency of, 8 and (22%) each and finally directive speech act which has a frequency of 5 and (14%). The perlocutionary effects of the lockdown order on Nigerians are: hope, optimism, compliance and awareness. The percentage and frequency of speech acts are arranged on a table and presented on a pie chart.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,332
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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