Phần dẫn nhập bài báo nghiên cứu ngôn ngữ học ứng dụng viết bằng tiếng Anh: Khảo sát cấu trúc tu từ
Bibliographic record
Abstract
Bài viết trình bày một nghiên cứu trên cơ sở thể loại được thực hiện gần đây nhằm khảo sát cấu trúc tu từ trong khối liệu gồm 30 phần dẫn nhập bài báo nghiên cứu thường nghiệm. Các bài báo này được công bố trong khoảng 2011-2013 trong các tạp chí tiếng Anh có hệ số ảnh hưởng cao thuộc chuyên ngành ngôn ngữ học ứng dụng. Tác giả của các bài báo là người bản ngữ các nước Anh, Canada, Mỹ, New Zealand và Úc. Công cụ phân tích là mô hình CARS 1990 của Swales. Cũng như nhiều nghiên cứu khác, kết quả phân tích của nghiên cứu này xác nhận giá trị của mô hình CARS 1990 trong việc mô tả chính xác cấu trúc tu từ phần dẫn nhập bài báo nghiên cứu thường nghiệm ở cấp độ hành động tu từ.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.093 | 0.013 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".