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Enregistrement W4307835685 · doi:10.5539/elt.v15n11p84

Maritime Students Meeting the Maritime Industry English Standards: An Analysis of Types of Sentences

2022· article· en· W4307835685 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnglish Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSentenceAdverbialSubject (documents)LinguisticsGrammarVerbPsychologyObject (grammar)Academic writingDependent clauseArtificial intelligenceNatural language processingComputer scienceMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A sentence is the highest unit of grammar. Thus, constructing error-free sentences in writing is one of the biggest challenges encounted by most non-native speakers, and even university students are not an exception to this reality. This study aims at investigating various types of sentences produced by tertiary-level maritime students in a Sri Lankan university. The study was based on a narrative writing activity in the English for Academic Purposes (EAP) module. The students were provided forty-five minutes to produce the piece of writing as an in-class activity on a topic relevant to their field visit to a port. This is a descriptive study based on the analysis of a small corpus of essays written by twenty maritime students, and a structural analysis of sentences was employed to examine the students’ writing. Different kinds of sentences and sentence errors were identified, and they were classified accordingly. The findings of the study revealed that the students favoured simple sentences over other sentence types. Approximately two-thirds of the sentences produced belonged to the simple sentence category. The compound-complex form was found to be the least utilized sentence type among the target group. The analysis of sentences was based on the elements of the clause structure explained in Quirk et al. (1985) and Oshima and Hough (2006). Interestingly, it was observed that there was no single common clause structural pattern used by the participants. Instead, they used subject-verb-object (SVO), subject-verb-complement (SVC) and subject-verb-adverbial (SVA) types very often when writing. Similarly, fragments and run-on sentences were recorded high among maritime learners’ erroneous sentences in writing. The study findings have pedagogical implications for the teaching of English language grammar that subsumes essay writing in the EAP module. 

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle