A Contrastive Functional Analysis of Reference as a Cohesive Device in the English Language and Ika language
Notice bibliographique
Résumé
Many definitions of language underline the fact that language is mainly a tool for communication. As a tool for communication, a language has a structure which makes it organized and understandable in relaying meanings to the users. One of such patterns of a language is found in the cohesive ties that run through the language linking what is being said to what has been said and what is to be said. This study compares reference a cohesive [Z1] tie in the English language and the Ika language. The study uses the Lexical and Grammatical cohesion Model proposed by Halliday and Hassan, (1976 and Chesterman’s Contrastive Functional Analysis (CFA) (1998) as the theoretical frameworks. The study establishes the similarities and differences in the functions and layout of referencing cohesive elements in the English language and Ika [Z2] language. The study is done with the aim of promoting the translation of text [Z3] s to and from both languages and improving the learning of English as a second language. In order to get the right data for the study, we devised the Ika English Cohesive Contrastive Template (IECCT) and applied a random sampling technique. The study presents findings and contributions to knowledge. [Z1] a cohesive [Z2] Ika language [Z3] texts
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».