Cohesion and Coherence in Proofreading and Error Correction in TEM-8
Notice bibliographique
Résumé
TEM-8 (Test for English Majors-Band 8) is an advanced English proficiency test specifically for English majors in China, and those who pass it are generally considered to have a good command of English. Of this kind of test, proofreading and error correction has long been a headache for teachers and students. The sample analysis in this study reveals that, however, many of the errors in this tricky question type are related to the knowledge of cohesion and coherence, yet few studies have linked the two. Therefore, the present study aims to investigate the distribution of errors in proofreading and error correction in TEM-8 using the cohesion and coherence theory. Errors in authentic TEM-8 test papers of the recent ten years are categorized according to a classification standard which is based on Halliday and Hasan’s theory. The results show that 66% of the errors are related to cohesion and coherence with 56% of the former and 10% of the latter, which is followed by a tentative discussion about each error type from a psycholinguistic perspective. Despite limitations, this study exposes a close association between cohesion and coherence on the one hand, and proofreading and error correction on the other to some extent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».