A study of the language attitudes of the Igbos towards the major languages in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse porte sur les attitudes linguistiques envers les trois langues dominantes du Nigéria : l'igbo, le haoussa et le yoruba. Ces langues se distinguent non seulement par leur grand nombre de locuteurs mais aussi par leur rôle important dans la politique nationale. Comprendre les attitudes envers ces langues est crucial pour examiner les dynamiques intergroupes, car cela pourrait révéler des sentiments et des préjugés sous-jacents qui influencent la cohésion nationale. L'objectif principal de cette recherche est d'explorer les attitudes linguistiques des Igbos envers ces trois langues et leurs locuteurs. Pour ce faire, les participants (tous d'origine igbo) ont été interrogés à l'aide d'un questionnaire ouvert conçu pour recueillir leurs attitudes envers les langues igbo, haoussa et yoruba et les locuteurs. Les données recueillies auprès de 54 participants ont été soumises à une analyse thématique à l’aide du logiciel MaxQDA. Cette analyse a permis d’identifier les thèmes récurrents reflétant les attitudes prédominantes parmi les participants. Les résultats révèlent que les Igbos montrent des attitudes plus positives envers leur propre langue et groupe, tout en conservant des attitudes quelque peu négatives envers le haoussa et des attitudes ambivalentes envers le yoruba.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».