A study of the language attitudes of the Igbos towards the major languages in Nigeria
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".