A Corpus-Based Analysis of Discourse Markers in ESL Writing Proficiency: Implications for Vocabulary Expansion, Writing Anxiety, and Cultural Context
Notice bibliographique
Résumé
The use of discourse markers (DMs) is a critical component of writing proficiency in English as a Second Language (ESL), influencing coherence and cohesion in academic texts. This study investigates the variation in discourse marker usage between first-year and fourth-year Egyptian university students to understand how proficiency levels affect written cohesion. A corpus of 400 student essays was analyzed using a mixed-methods approach, incorporating both quantitative frequency analysis and qualitative functional categorization. Results indicate that first-year students overuse basic additive markers (and, but, also), leading to redundant structures and limited textual variety. In contrast, fourth-year students employ a wider range of contrastive and inferential markers (however, therefore, thus), demonstrating greater discourse competence and improved logical flow. The findings highlight the developmental trajectory of ESL learners and suggest that increased exposure to academic writing conventions supports more effective discourse structuring. These results underscore the need for targeted pedagogical interventions that emphasize the nuanced use of DMs in writing instruction. Future research should explore instructional strategies that facilitate the effective integration of DMs across different proficiency levels and examine the role of explicit discourse marker training in fostering advanced writing skills.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».