An Empirical Study on Information Prominence Reflected in Sentence Structures of Chinese College EFL Argumentative Writing
Notice bibliographique
Résumé
<p>Prominence, as an important dimension of cognitive construal, refers to the capacity to evoke a certain substructure as the focus of attention, which can be materialized in a variety of semantic and grammatical expressions (langacker, 1987). Subject of a sentence (Zhang, 2011) and specific sentence structures (Lin, 2013) can bring a substructure into salience by highlighting it in a specifically grammatical place. Accordingly, the place of subject or the specific sentence structures which are applied to emphasize certain information can reflect a writer’s intention of prominence. Thus, this essay will take prominence of Langacker’s cognitive construal as theoretical basis and has an empirical study on information prominence of 20 argumentative writing papers written by Chinese college EFL learners from Leshan Normal University. By categorizing the sentences of each sample into five types of structures－link verb sentence, active sentence, passive sentence, non-finite verbs as subject and the specific sentence patterns, and referring to the statistics of sentence structure application and the specific writing contents, it is found out that the writers are inclined to highlight subjective or static information, which leads to subjectivity and powerlessness of argumentation.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».