Online Corpus Tools in Scholarly Writing: A Case of EFL Postgraduate Student
Notice bibliographique
Résumé
Some studies have reported the positive outcome of using concordancers and dictionaries in (ESL) context. This study aims to examine how an EFL writer consulted with concordancers and dictionaries along with Google and Google Scholar when engaging in academic writing at university level. The researcher investigated a non-English-major postgraduate student corpus consultation over five months. The researcher provided a toolkit including corpus tools; concordancers, collocation dictionaries, thesaurus, Google, in combination with traditional reference resources such as monolingual and bilingual online dictionaries. The participant received a three-session training to consult with different resources while writing research paper. Real-time data, stimulated recall interview, participants’ writing and query logs served as the main sources of data. Results showed that the participant was aware of the applicability of each corpus tool. He could successfully solve 604 linguistic problems, and promoted his linguistic awareness. It is implied that corpus tools have the potential to assist EFL writers in proofreading and editing the surface levels of their writing.
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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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».