Discourse Patterns in Selected Science-Based Postgraduate Theses’ Abstracts
Notice bibliographique
Résumé
The paper identified and analysed patterns of discourse thematic progression (TP) in Science-Based postgraduate theses abstracts in selected universities in Southwestern Nigeria. It described the linguistic realization of TPs across the identified four motifs of text such as introduction, methodology, findings and conclusion and also discussed the content of texts via the functional categories of texts. One hundred and fifty PhD theses abstracts out of six hundred and three abstracts produced in the Sciences of the Obafemi Awolowo University, Ile-Ife, University of Ibadan and University of Lagos were selected through simple random sampling. An analysis of progression of theme and rheme was done on the selected abstracts by adopting the framework of the functional sentence perspective as propounded by Dane’s (1970 and 1974) and the systemic linguistic approach. The theme-rheme analysis of texts and their linguistic realization across the identified motifs was done to unravel the content of the abstracts. The findings showed that all TP patterns (Constant TP, Simple Linear TP, Derived TP and Split Rheme TP) featured in the text. The Constant TP predominates the text motifs of texts. These linguistics features largely associated with the Constant TP were the nominal phrases, noun, pronoun, cleft among others. The study concluded that text content, thematic patterns and linguistic features integrate to create meaning in text and one way to understand texts better is to unravel their patterns in texts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».