A Contrastive Study on the Utilization of Discourse Markers in the Discussion Section of English Research Articles
Notice bibliographique
Résumé
Cohesion is an important aspect of English texts, and to achieve that, writers utilize certain devices known as Discourse Markers (DMs). This study thus sought to analyze the discussion section of 12 research articles (RAs) published on two different journals (i.e., Language Teaching Research and American Journal of Medical Genetics Part B: Neuropsychiatric Genetics) which cover contrastive disciplines (i.e., humanities and medicine) so as to find out the most used category of DMs. Additionally, the study aimed at identifying the differences between these two disciplines as to how DMs were utilized. The study thus adopted qualitative methods. That is, the analysis was based on Halliday and Hasan’s (1976) and Fraser’s (2009) classification frameworks of DMs. Results revealed that elaborative DMs were the most used category of DMs across all the RAs. Furthermore, the LTR corpus exhibited more varieties of DMs than the AJMG corpus in which DMs were less used. Lastly, some suggestions are given for future research that have interest in discourse analysis in general, and in contrastive analysis in particular.
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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 | 0,003 | 0,055 |
| 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 | 0,001 | 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 ».