A Comparative Analysis of the Generic Structure of RA English Abstracts in Chinese-Medium and English-Medium Linguistics Journals
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to analyze the generic structure of English abstracts in both Chinese-medium and English-medium linguistics journals. A total of 40 abstracts published in the year of 2011-2013 are collected randomly, with 20 written by native English speakers from Applied Linguistics and Language and the other 20 by Chinese scholars from Journal of Foreign Languages and Foreign Language Teaching and Research. The BIMRD/C model is adopted in this study as distinct differences can be found in the two corpora in terms of the Background move. Three major differences are revealed. Firstly, the abstracts written by native English speakers are more complete in structure than those by Chinese writers as they tend to omit the Background move and the Discussion/Conclusion move. Secondly, most Chinese writers prefer to combine the Method move with the Introduction move and put it at the very beginning of the abstract, while native writers tend to use the independent and the integrated Method nearly equally. Thirdly, in the Results move, Chinese scholars tend to objectively report their study results in detail by “Results indicate that…”, sometimes listing them, while native English writers sometimes choose to highlight their research results by patterns of “we find (show, propose) that” and “I propose” although most of them also use such objective patterns to present their research results. This study is especially helpful for those Chinese writers who hope to publish their paper in international journals.
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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 | 0,008 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».