Systemic functional linguistics-legal genres and their configurations in the Islamic law and jurisprudence textbooks at a university in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The great importance of textbooks in the English language in the academic, pedagogic, and scientific world is uncontested. Acquiring holistic knowledge of legal transdisciplinary is of great importance to Islamic law students in Indonesia. Nevertheless, English reading proficiency of Indonesian students is problematic. The present research was to identify the genre types and unfold them through what patterns the genres are mostly structured. Data of the study were one Islamic Law textbook and one Jurisprudence textbook used as teaching resources and required reading at Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Indonesia. Based on the five main Systemic Functional Linguistics-based genre frameworks for the analysis, findings from the Islamic Law textbook showed 18 genre types including three proposed ones under four genre families of which History genres are the most frequent ones followed by Explanation, Report, and Argument genres. On the other hand, 16 genre types including three new ones belonging to four genre families were identified in the Jurisprudence in which Report genres are the most frequent ones followed by Argument, Explanation, and History genres. The commonalities and discrepancies of the findings between the two legal textbooks are assumed to be the logical results of the ideological differences and the resource aspects from which the legal discipline is oriented. The findings of the study would be useful to design teaching of reading legal English texts that can facilitate students which is unfortunately neglected by both English and Law teachers.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».