Expressions of Modality Associate Degree Business Explanation Essay Conclusions: A Functional Linguistic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The rhetorically complex concluding components of academic written texts often challenge novice writers, having to summarise their arguments and stance, and offer prospective comments on future developments concerning the subject matter. With an aim to elucidate the lexicogrammatical expressions of such prospective comments in essay conclusions, the present study adopts the system of modality informed by Systemic Functional Linguistics (SFL) to examine the conclusions of explanatory essays written by non-native English speaking associate degree business students. The analysis compares the modality expressions deployed in high- and low-graded essay conclusions, including modality types, explicitness, subjectivity and value. The analysis also investigates how the modality resources are combined for providing more than one comment in the conclusion. The findings show that high-graded texts have a more balanced choice of modality, less overly assertive features and more prospective comments, while they still require improvements on a more consistent deployment of modality features. This paper concludes with a brief discussion on teaching implications of the present study, in that writing instruction can make explicit the functions of different modality expressions and equip students with the linguistic repertoires appropriate for more formal and technical academic written registers.  
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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 | 0,001 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».