A Study of Pakistani English Newspaper Texts: An Application of Halliday and Hasan’s Model of Cohesion: A Discourse Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to examine the patterns of each type of cohesive device in light of the cohesion model proposed by Halliday and Hasan in 1976. Halliday and Hasan identified five different types of cohesion: reference, substitution, ellipsis, conjunction and lexical cohesion in the text. This study uses the selected weekly articles authored by Cyril Almeida from well-known daily published English Newspaper “The Daily Dawn”. Analysis of text comprises Halliday and Hasan’s cohesion model, and analyzes linguistic techniques used in newspaper texts. The study finds repeated occurrences of cohesive devices such as referencing, substitution, ellipsis, conjunction, and lexical cohesion. Moreover, reiteration is found to be the most frequently occurring cohesive device. Reference from grammatical cohesion also outnumbers all other subcategories of cohesion. In addition, many of the literary terms employed in articles make it diverse in uncovering some of the political contexts to the audience. Hence, it concludes that in the overall occurrences of lexical cohesion, reiteration and collocation are dominant; suggesting that the texts of selected news articles of Cyril Almeida are cohesive mainly because of lexical cohesion, i.e. semantic linkage through vocabulary rather than grammar.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».