A Corpus-Based Comparative Study on Syntactic Complexity in University Students’ EFL Writing in Southwestern China: A Case of Pu’er University
Notice bibliographique
Résumé
Syntactic complexity is the variety and sophistication degree of the syntactic structures conveyed in written production. The syntactic complexity of general Chinese university students’ EFL writing has been studied previously, but the performance of university students in educationally underdeveloped Southwestern China remains unclear. Taking Pu’er University as a case, this study collected 400 EFL compositions from 100 university students in Southwestern China and compared them with 200 writing samples from the Louvain Corpus of Native English Essays. Scores of 11 syntactic complexity indices were calculated using the L2 Syntactic Complexity Analyzer. The independent samples t-test was conducted to investigate whether and the extent to which the two groups differed on syntactic complexity indices. The results showed that university EFL students in Southwestern China produce a similar length of linguistic units when compared to native English writers. However, the amount of subordination in EFL writing is significantly less than that of native English writers. For the amount of coordination, the university EFL students produced a lower proportion of coordinate phrases than that of native writers, but the proportion of coordinate sentences is not significantly different between the two groups. Finally, for degree of phrasal sophistication, university EFL students in Southwestern China produce significantly fewer complex nominals than native writers do. The results imply that university students in Southwestern China should write more subordinated sentences and complex nominals, such as nominal clauses, infinitives, or gerunds, in their future EFL writing, instead of writing long sentences just heavily relying on simple coordination.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».