Notice bibliographique
Résumé
There is a dearth of studies on mood and modality as a focus. This study examines the manifestation of mood and modality in texts. It identifies their pattern of occurrence, compares their frequency, and accounts for possible differences between their manifestation and reported norms. The data comprise 3 069 verbal groups. It was obtained by orthographically transcribing Christian Religious Knowledge, Geography, Physics, and Chemistry lessons recorded in schools in Lagos State, Nigeria and identifying all the verbal groups therein. The topics taught were respectively The Mission of the Church, The Drainage System, Electric Field, and Nitrogen. The scale-and-category version of the systemic grammatical model, complemented by simple percentages, served as analytical tool. Results show that mood represents 72 per cent of the data and 81 per cent of the finite verbal groups. Declarative mood, interrogative mood and imperative mood represent 55 and 62, 10 and 11, and 7.4 and 8.3 per cent respectively of the data and finite. Verbal groups marked for imperative mood occurred most frequently in segments of the Physics lesson involving strict computation. The non-polar interrogative mood dominated (73 per cent) its polar counterpart. Modality accounted for 13 per cent of the data and 14 per cent of finite. Root modality and Epistemic modality manifested at a ratio of 3:2 in favour of Root meaning. Only in Physics was Epistemic modality (63 per cent )higher than Root meaning. Will and can exceeded the reported 4.2 and 3.5 in 1 000 word-occurrence by 67 and 46 per cent respectively. PREDICTION was the most recurring specific modal meaning. The fact that every verbal group in predicator function selects from the system of mood partly explains mood’s dominance over modality in the texts analysed.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».