Notice bibliographique
Résumé
Cross-cultural variation in written discourse has attracted less attention than similar variation in oral communication, although such studies are useful in quite a few areas of application, especially translation. The article intends to investigate tendencies in abstract writing between researchers from English-speaking countries and Greece. The data come from the Proceedings of the 9th World Congress of Applied Linguistics held at Thessaloniki-Halkidiki, Greece, in April 1990. Abstracts by Greek researchers are mostly written in English; it is assumed that internalized mother tongue preferences by Greek will be reflected in their writing in English. A sample of 100 abstracts is examined with respect to the authors' intentions in writing them and their attitude towards the readership. The frameworks assumed are B. Grosz and C. Sidner's theory of discourse structure (1985), P. Brown and S. Levinson's interactional model (1987) and B. Hatim and I. Mason's approach to translation (1990). The differences are of a pragmatic and communicative type: the two research groups differ in their preferences concerning the selection of discourse segments in the abstracts whereas their attitude towards the readership is described by a different positive/negative politeness pattern; no cultural group appears purely positively or negatively polite. Awareness of preferences in abstract writing facilitates both researchers and translators in achieving communicative and pragmatic equivalence in the target language.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 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 ».