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Enregistrement W2904573204 · doi:10.5539/elt.v12n1p154

Adversative Discourse Markers in Kurdish Literary Texts

2018· article· en· W2904573204 sur OpenAlexvenueno aff
Paiman Hama Salih Sabir, Hoshang Farooq Jawad

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsUtteranceSentenceDiscourse markerPsychologyCoherence (philosophical gambling strategy)PhilosophyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discourse Markers are one of an uninvestigated aspect of language in old and modern Kurdish linguistics, that has not been given due attention, neither by native nor non-native researchers. On this ground, it is hoped that the present study sheds light on this almost entirely ignored aspect of the language and this study is meant to be a systematic treatment of this group of lexical items known as Discourse Markers (henceforth, DMs), more specifically one category of them; Adversative DMs. DMs are words, phrases and even clauses that enhance discourse coherence and are found in all languages, as tapped on by researches and investigations. Numerous terminologies are utilized to refer to such group of markers by different researchers in English and other languages, such as ‘Discourse Particles, Cue Phrases, Small Words, Pragmatic Markers, Discourse Connectives… and even they are defined differently. It is postulated that DMs are meaningless and lay outside the domain of sentence structure. Likewise, lexical expressions that have different grammatical functions such as ‘and, also, but, or, simultaneously, at the same moment …etc, can also function as DMs to connect the previous utterance with the upcoming discourse segment. The current investigation endeavors to answer certain specific questions: first, the extents to which DMs are operated in literary texts; second, discourse functions DMs implement. Thirdly, the word categories DMs are derived from, and to which extent Halliday and Hassan (1976)’s framework is applicable to Kurdish DMs? For achieving the aims, the researchers analyzed one of the contemporary novels of a famous novelist entitled ‘Xezlenûs w Bâxekâni Xejâł”. By applying Halliday and Hasan’s (1976) framework and also by taking insights from Fraser (2009), DMs are categorized into different classes. One of which is Adversative DMs, which are the concern of the present study. For obtaining the frequency of each marker, the data are scrutinized manually, since there are no corpus analysis tools that can facilitate such measurements. The study concludes that Adversative DMs are frequently used in selected Kurdish literary texts and that they are similar to those found in English in terms of derived grammatical categories, taxonomy, and they have different characteristics in terms of form, position and discourse functions. Withal, it has been arrived that Adversative DMs are of different kinds analogous to those investigated in English by Halliday and Hassan (1976).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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