Reader Engagement in English and Persian Applied Linguistics Articles
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing interest in the way academic writers establish the presence of their readers over the past few years. Establishing the presence of readers or what Kroll (1984, P.181) calls imagining “a second voice” is accomplished when a writer refers explicitly to their readers using explicit linguistic resources (reader engagement markers). Although there are some cross-disciplinary studies and only one cross-cultural study (Hinkel, 2002) which has investigated how writers in different disciplines/cultures acknowledge the presence of their readers, no contrastive study has ever been reported to have examined how academic writers from Persian and English writing cultures address their readers in their texts.Drawing on 60 applied linguistics articles (20 English articles written by native English applied linguists, 20 English articles written by native Persian applied linguists and 20 Persian articles written by native Persian applied linguists), this study aimed at seeing how native Persian and English writers engage their readers in their articles. Hyland’s (2005a) interactional model of stance and engagement was used as an analytical framework to identify the type and frequency of reader engagement markers in these three groups of articles. The result of the analysis showed significant differences in the way native Persian and English represent their readers. Also, considerable differences were observed in categorical distribution of reader engagement markers.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».