Research Article Abstracts in Two Subdisciplines of Business—Move Structure and Hedging between Management and Marketing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The importance of RA abstracts lies in their influence on the readers’ decision about whether the accompanying article is worth reading. A number of studies have investigated the move structure of abstracts and have generated several influential models. However, little research has been conducted on subdisciplinary variations in move structure of abstracts. Additionally, previous studies have investigated independently either the move structure or the hedging use of academic writings. The attempt of the integration of the both have been lacking yet. Therefore, this study reports the analysis of move structure and hedging use in Management and Marketing abstracts. Comparative analysis was also conducted to investigate sudisciplinary variations in both move structure and hedging use between the two subdisciplines in the field of Business. In total, sixty-four research articles abstracts published in 2012 were randomly selected form eight leading journals in two subdisciplines. Hyland’s model (2000) was adopted as analytical framework for move structure analysis, and Wordsmith Tool was used to search hedging in the corpus. Results showed that the move structure of I-P-Pr (Introduction-Purpose-Product) is the most dominant sequences in both Management and Marketing. Regarding the use of hedging, all the five types occurred in both subdisciplines of Business. The findings of this study have also demonstrated the existence of variations in terms of both move structure and the use of hedging in the abstracts between the two subdisciplines. Therefore, pedagogical implications can be proposed that teaching practices should address the variations so as to meet the specific expectations from different particular discourse communities.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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 découle