Cross-Cultural Analysis of the Use of Hedges in European and Pakistani English Newspaper: A Corpus-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Language, discourse and communication reveal social and cultural inclinations of human civilization (Van Dijk, 1997). Language behavior is exhibited through communication which is extracted from three main categories of language; “ideational, interpersonal and textual” (Halliday, 1978, 1985). Hedges are interpersonal metadiscourse markers (Hs), lexical devices that authors employ to arrange their discourse and communicate their standpoint about the substance for the reader. Cultural and linguistic background of the author may affect the employment of hedges in the discourse. The present study investigated the interpersonal metadiscourse marker-hedges- in the Culture section of European English Newspaper (CEEN) and Pakistani English Newspaper articles (CPEN) based on Hyland’s classification (2004). The quantitative corpora-based study contained 32 articles from culture section of Pakistani English newspaper: Dawn News (DN) and 32 articles from culture section of European English Newspaper: BBC. The articles from each newspaper were extracted from online resources. Two corpora have equal representation of words, 40000 each. Data analysis was done using SPSS 22 to see the frequency of hedges used in the data. Moreover, an independent sample t-test was applied. It was found that there is a meaningful difference between the European and Pakistani English newspapers’ usage of hedges. This research would help not only ELT practitioners to teach how hedges change the genre of discourse, but would also shed light on cultural discourse. It would depict how the same hedges are used in two different cultural discourses revealing distinct culture and identity.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».