Discourse markers in academic and non-academic writings of Thai EFL learners
Notice bibliographique
Résumé
The ability to use discourse markers (DMs) to create cohesion and coherence of a text is essential for EFL learners at the university level to express ideas and thoughts in various types of writing assignments, such as academic papers and reflections. Hence, this study attempted to shed more light on the use of DMs in academic and non-academic writings of Thai EFL learners. The main objective was to investigate the types, overall frequency, and differences, and similarities of discourse markers in both styles of writing. Sixty essays, consisting of 20 academic essays and 40 non-academic ones, were selected as the primary data. Academic essays were selected from the Critical Reading and Writing course of Xavier Learning Community (XLC), Thailand, while the non-academic ones were selected from the XLC English Newsletter. The data were analyzed based on Fraser’s taxonomy (2009). The results showed that 2.521 DMs distributed in five types, namely contrastive discourse, elaborative discourse, inferential discourse, temporal discourse, and spoken discourse markers, were identified in the 20 academic and 40 non-academic essays. The most frequently used DM was elaborative discourse markers (EDM), F=1,703. This study concluded that raising awareness of DMs would assist Thai EFL learners in producing an effective and coherent piece of writing.
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».