Research Article Abstracts in Two Subdisciplines of Business—Move Structure and Hedging between Management and Marketing
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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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 | 0,007 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».