Hedging in Medical Articles from Two Pandemics
Notice bibliographique
Résumé
As academic and scientific disciplines continue to evolve, it remains essential for scholars to present their claims with caution. Hedging, a vital linguistic tool, is pervasive in academic writing, although its boundaries are not strictly defined. This research tracks the changes in the use of hedging within medical literature, underpinning the idea that linguistic patterns reflect societal changes. Our study focuses on the analysis of hedging devices within a corpus of 30 medical articles, spanning two distinct pandemic periods: the 1918-1919 influenza pandemic and the 2020-2021 COVID-19 pandemic. A comprehensive review, involving contextual analysis, was conducted for each article to identify hedging instances. Types of hedges were documented and their frequency was calculated, while ambiguous cases were clarified through in-depth discussions and consistency checks. Our analysis confirms that contextual conditions influence both the frequency and types of hedges used. The results show a significant decrease in overall hedging frequency between the two pandemic periods, with approximators declining sharply while shields remained stable. This shift, along with a reduction in the variety of hedging devices used, suggests an evolution towards more precise quantification and a more formulaic style in scientific writing, while maintaining caution in knowledge claims. The conclusions drawn in this paper contribute to our understanding of scientific discourse and its evolution.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».