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Enregistrement W2949963325 · doi:10.31468/cjsdwr.728

Harnessing Sources in the Humanities: A Corpus-based Investigation of Citation Practices in English Literary Studies

2019· article· en· W2949963325 sur OpenAlex
Peter F. Grav

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueDiscourse and Writing/Rédactologie · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAcademic Writing and Publishing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParaphraseRhetorical questionAcademic writingCitationDigital humanitiesField (mathematics)Scientific writingGenre analysisSociologyLinguisticsHard and soft scienceHumanitiesLiteratureSocial scienceComputer sciencePedagogyArtLibrary sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrating outside sources for rhetorical purposes is an essential element of academic writing; yet doing so effectively can be problematic for academic writers. While corpus-based research into science writing has provided valuable insights into how published authors work with sources, citation practices in the humanities have remained largely unexplored. This paper analyzes citation conventions in a 35-article literary studies corpus and contextualizes its findings within previous research, thereby revealing distinctive writing practices in the field. Important findings include that literary studies authors cite relatively less and favor quotation over paraphrase and summary, unlike writers in previously-examined fields. As well, their syntactic integration of references and reporting verbs substantially differ. This research problematizes generalizations about humanities writing and questions assumptions regarding whether extensive commonalities exist between humanities and social science writing. The results provide further support for discipline-specific writing instruction and underline the need for further research into humanities writing practices.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,175 · 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