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Enregistrement W4411254136 · doi:10.5430/wjel.v15n7p340

English Oral and Maxillofacial Surgery Research Articles: Move and Phrase Frames in the Introduction Sections

2025· article· en· W4411254136 sur OpenAlexvenueno aff
Nguyen Huu Chanh, Issra Pramoolsook

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Education, Practice, Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhraseComputer scienceGeneral surgeryMedicineNatural language processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While many previously published studies have investigated the moves, steps and their structure of research article (RA) sections in various academic fields, such studies are rare in the discipline of Dentistry. Besides, prior research has been conducted on phrase frames of RAs in some fields, but phrase frames in Dentistry RAs have received scant attention. Hence, the current study aims to explore the rhetorical structure and phrase frames of English RA Introduction sections in the Oral and Maxillofacial Surgery (OMS) sub-discipline of Dentistry. A total of 30 articles from 3 renowned journals were collected and their Introductions were analyzed based on the frameworks of Kanoksilapatham (2005) for the move structure and Gray and Biber (2013) and Simpson-Vlach and Ellis (2010) for phrase frames, respectively. The results showed that the OMS Introductions exhibit 3 moves, i.e., Move 1: Announcing the importance of the study, Move 2: Preparing for the present study, and Move 3: Introducing the present study, and 3 new steps that illustrated the disciplinary features of Dentistry. The study also found 46 phrase frames in the structural and functional categories. These findings provide insights about the two significant rhetorical features of OMS RA Introduction sections and serve as useful resources in the English for Dentistry Purposes (EDP) teaching, learning, and research publication.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,405 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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