Text Differences between Individual and Collaborative Writing: A Lexico Grammatical Perspective
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.
Notice bibliographique
Résumé
Although collaborative writing studies have found that collaboratively-written texts are more accurate than individually-written texts, previous studies in this framework have not identified differences in the grammatical features of texts written individually or collaboratively (Fernández-Dobao, 2012 Wigglesworth & Storch 2009; Storch & Wigglesworth, 2007; Storch, 2005). The current study further investigates variation in individual and collaborative texts by using a lexico-grammatical, corpus-driven approach (Chen & Baker, 2010; Hyland, 2008 a, b) to identify keyword differences and recurrent word sequences (lexical bundles). English L2 university students in Thailand (n = 99) wrote problem and solution paragraphs on the same topic in two different conditions: individually and collaboratively. The texts were analyzed to identify keyword differences and lexical bundles, and the lexical bundles were classified further as to their form and function. The results indicated differences between the two groups in their use of key words as well as the frequency of lexical bundles. Implications for these findings are discussed in light of the method used in previous collaborative writing studies as well as in the benefit of collaborative writing in general
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 découle