Metadiscourse Analysis of Pakistani English Newspaper Editorials: A Corpus-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Metadiscourse markers (MMs) are lexical resources that writers use to organize their discourse and express their stance about the content or the reader. Metadiscourse analysis of Pakistani English Newspaper Editorials (PENE) has been conducted. The corpus of this study has contained 1000 editorials taken from four renowned Pakistani newspapers: Dawn News (DN), The Frontier (TF), The Express Tribune (TET) and The News (TN). The distribution of 250 editorials from each newspaper has been retrieved from online sources. The frequencies of metadiscourse features (MFs) have been counted and compared, and further studied metadiscourse features (MFs) functionally on the basis of propositional and non-propositional contents. A comprehensive model on Interpersonal metadiscourse has been proposed and it has been categorized into interactive and interactional markers. A comprehensive scheme of metadiscourse markers (MMs) has been proposed for the analysis of the present study. The findings revealed that all corpora used more interactive than interactional markers. In this regard, the sub-categories of interactive metadiscourse such as sequencing markers and transition markers have been frequently observed in the corpus of The Frontier (TF) as compared to other said corpora. The sub-categories of interactional metadiscourse such as engagement, and hedges have been frequently seen in the corpus of The Frontier (TF) as compared to other said corpora. In conclusion, this study has claimed that The Frontier (TF) is more reader-friendly because of the excessive use of interactive metadiscourse.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».