Ambiguity in Chinese College Students’ L2 Tertiary-Level Writing: A Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The current study investigated ambiguity errors that characterise the L2 tertiary-level writing of Chinese college students. Data were drawn from 56 authentic English writings from 11 students of different disciplines across 10 different Chinese institutions. A thematic analysis was conducted to examine the ambiguity error patterns at the lexical and syntactic levels. Lexical ambiguities were found to include Chinglish, ambiguous references, and ambiguous abstractions, and syntactic ambiguities were found to consist of misplaced and dangling modifiers. It was also found that lexical ambiguity far exceeded syntactic ambiguity. The results demonstrate Chinese English as a foreign language (EFL) students’ limited L2 linguistic competence and struggle with accurate L2 production. This study aims to draw attention to the unpreparedness of Chinese EFL students for tertiary-level L2 writing and to the need for linguistic support in their written L2 output. Given the increasing demand for academic writing, writing with clarity is of great significance for EFL students. Whereas ambiguity resolution in L2 input has received much scholarly attention, limited empirical research has been conducted on ambiguity errors that characterise EFL students’ L2 written output. Therefore, the current study aims to fill this gap by examining the ambiguity patterns that characterise the L2 writing of Chinese college students, thus informing future teaching.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».