Lexical Bundles in Argumentative and Narrative Writings by Chinese EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that lexical bundles are important building blocks of discourse and a significant component of fluent linguistic production. However, little research was found to investigate lexical bundles in narrative writings, a basic text type on which the other text types (discourses) build upon. The present study tries to fill the gap and investigates lexical bundles in argumentative and narrative writings by Chinese EFL learners. The lexical bundles were retrieved by kfNgram and then manually refined and classified into structural and functional categories respectively based on Biber et al.’s (1999) and Biber et al.’s (2003) frameworks. The findings show that (1) students used much more four-word bundles in argumentative writings than those in narrative writings; (2) no big difference was found in the structural patterns of the four-word lexical bundles used by the students across the two text types; (3) students relied much more on stance bundles than the other functional types of bundles in their argumentative writings, while they turned to referential expressions other than stance bundles or discourse organizers in their narrative writings. The functional purposes of various discourses explain the students’ selection of different functional patterns across the text type.
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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 | 0,000 | 0,035 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».