A Comparative Study of the Error-Detection Accuracy of Grammarly and Microsoft Word Editor in Formal English Writing
Notice bibliographique
Résumé
This study attempts a comparative overview of Grammarly and Microsoft Word Editor, two software programs used extensively to check and improve English language mistakes, to determine their respective effectiveness across various types of writing. Both of these tools are used across documents ranging from blogs to articles, research reports, and newspapers; samples of these documents are part of the representative corpus. Based on this corpus, the study carries out a detailed analysis to establish the exactness and efficiency of these tools in determining and improving errors in the English language. The findings of this research align with those of other studies, establishing that both tools have different levels of effectiveness vis-à-vis the categories of errors and types of texts. Grammarly, for example, outperforms Microsoft Word Editor in several error categories, such as subject-verb agreement, prepositions, and pronouns, whereas Microsoft Word Editor excels in detecting errors in English tenses. As a result, the research recommends using both tools as complementary resources to ensure comprehensive error detection and correction in formal English writing. Also, the findings provide valuable insights for educators, students, and professionals seeking to advance their writing quality. They also offer a basis for further research into integrating these tools in writing instruction and developing more comprehensive language editing tools.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».