Functions of Hedging: The Case of Academic Persian Prose in One of Iranian Universities
Notice bibliographique
Résumé
As a feature of academic writing, hedging deals with toning down of scientific claims. There is a clear pedagogical justification for clarification of the concept, especially since it is usually a source of failure in the writing of many foreign/ second language writers of the English language. This problem prompted us to explore it in-depth and see what the underlying assumptions of our academic authors are regarding the issue of hedging. Several studies have aimed at defining and identifying it based upon formal and functional categories (Myers, 1989; Salager Meyers, 1994; Crompton, 1997; Hyland, 1994, 1997, 2005; Lewin 2005, etc.). In the present study, we have tried to investigate the notion in Persian academic prose in two departments of an Iranian university. In order to bring theory into practice, through the text analysis of 32 RAs and some interviews with the writers of the texts under analysis, the question of the function of hedging is studied. It seems that the authors in this study use hedging mainly in its threat-minimizing and politeness functions, which are the social aspects of the issue. Epistemic modality as a cognitive motivation for hedging appears to be less of a concern to the authors under the study. Key words : Hedging; Epistemic modality; Tone down; Knowledge claim
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».