Analysis of Metadiscourse Features in Argumentative Writing by Pakistani Undergraduate Students
Notice bibliographique
Résumé
Metadiscourse involves the interaction between the reader and the writer of the text in the overall process of communication. Metadiscourse not only guides the reader to understand the primary message of the text through structure and content, but also it intimates the reader with the particular slants and perspectives in the primary discourse. The students have to master the use of Metadiscourse in their writings. The purpose of this study is to examine the distribution and frequency of Metadiscourse features used by Pakistani undergraduate students in their argumentative essays and to analyze roles played by these particular features. Moreover, the research explores the extent of appropriateness and inappropriateness in this particular text as well. Hyland’s Interpersonal model of Metadiscourse (2005) was adapted to conduct the present study. AntConc 3.4.4 software is used for corpus analysis of the text. Findings show that Pakistani undergraduate students are more comfortable with using Interactional Metadiscourse 61% rather than Interactive dimension 39%. It has been observed that undergraduate students used high score of self-mentions 37% and engagement markers 37%. Endophoric markers were not used by these students 0%. Findings have considerable importance, as they assist the learners to figure out the problems of the students regarding the use of Metadiscourse. Trainings should be given to the students to use these features appropriately.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».