Integrating Visualisation Tools into the Text of an Original Research Manuscript: Lexical Bundles and Textual Comments

Cover Image


Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Correct and meaningful integration of tables, graphs and other visual elements into the text of the original research manuscript significantly increases its readability index and improves the perception of complex concepts and empirical data. However, many authors face difficulties in choosing the best ways to mention and describe visualisation tools, which leads to textual redundancy or insufficient informative text. The aim of this study was to identify the most effective strategies for integrating visualisation tools into academic text by analysing textual references to visual elements.

Materials and Methods. A corpus of 80 scientific articles (empirical and review articles) published in Russian, British and American journals indexed by the international database Scopus was analysed. The study included the evaluation of 432 visualisation units (tables and figures) and their 470 mentions, which were analysed in terms of their integration into the text of manuscripts. To evaluate the ways of mentioning and describing visualisations, a comprehensive procedure was applied, including search and selection of articles, extraction of raw data, their coding, analysis and systematisation.

Results. The study confirmed that the existing classifications of lexical bundles act as precursors and guides to Hyland’s functional typology of lexical bundles, which is the most effective for analysing the mechanisms of integrating visual elements into a scientific text. The analysis of the corpus of scientific articles allowed to trace three main groups of Hyland’s lexical bundles: research-oriented, text-orien­ted, and participant-oriented, and to analyse the effectiveness of their references to visualization tools. The most frequent references were to the order of presentation, quantitative data and descriptive visua­lisations. However, it was found that later classifications, no longer focusing on lexical bundles but on the general textual commentary of visual elements, did not maximise the functionality and meaningful integration of visualisation tools in scientific texts. As a result, a new, content-driven classification of textual references to visualisation tools was described, which includes formal, descriptive, analytical and interpretative types.

Discussion and Conclusion. The obtained results demonstrate that it is the combination of effective lexical links and meaningful textual references that can lay the foundation for the formation of a systematic approach to the effective integration of visual elements into the text of academic publications. Such symbiosis allows to significantly reduce the redundancy of the text, increase its functionality and enhance the informative and persuasive nature of academic discourse. The developed classification is recommended as a methodological tool for authors and editors seeking to optimise scientific communication.

Full Text

Effective integration of visualization into the text of the original research manuscript

×

About the authors

Elena V. Tikhonova

MGIMO University

Author for correspondence.
Email: etihonova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8252-6150
SPIN-code: 6460-4083
Scopus Author ID: 57208387246
ResearcherId: B-1951-2015

Cand.Sci. (History), Associate Professor

Russian Federation, 76 Prospekt Vernadskogo, Moscow 119454

Daria A. Mezentseva

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: mezenceva.d@mail.ru
ORCID iD: 0009-0004-3330-5289
SPIN-code: 1959-3889
Scopus Author ID: 58991687200
ResearcherId: IQV-8025-2023

Lecturer of the Chair of the English Language and Professional Communication

Russian Federation, 49 Leningradskii Prospekt, Moscow 125167

References

  1. De Koning B.B., van der Schoot M. Becoming Part of the Story! Refueling the Interest in Visualization Strategies for Reading Comprehension. Educational Psychology Review. 2013;25(2):261–286. https://doi.org/10.1007/s10648-013-9222-6
  2. Tikhonova E., Raitskaya L. Data Commentary in Research Publications: A Systematic Scoping Review. Journal of Language and Education. 2024;10(3):5–24. https://doi.org/10.17323/jle.2024.23769
  3. Moghaddasi S., Graves H.A.B., Graves R., Gutierrez X. “See Figure 1”: Visual Moves in Discrete Mathematics Research Articles. English for Specific Purposes. 2019;56:50–67. https://doi.org/10.1016/j.esp.2019.08.001
  4. Liu L., Jiang F., Du Z. Figure Legends of Scientific Research Articles: Rhetorical Moves and Phrase Frames. English for Specific Purposes. 2023;70:86–100. https://doi.org/10.1016/j.esp.2022.11.005
  5. Wu J., Zhao C.G., Lu X., Jin T. A Rhetorical Function and Phraseological Analysis of Commentaries on Visuals. English for Specific Purposes. 2024;73:33–45. https://doi.org/10.1016/j.esp.2023.09.001
  6. Hyland K. Academic Clusters: Text Patterning in Published and Postgraduate Writing. International Journal of Applied Linguistics. 2008;18(1):41–62. https://doi.org/10.1111/j.1473-4192.2008.00178.x
  7. Du Z., Jiang F., Liu L. Profiling Figure Legends in Scientific Research Articles: A Corpus-Driven Approach. Journal of English for Academic Purposes. 2021;54:101054. https://doi.org/10.1016/j.jeap.2021.101054
  8. Tikhonova E.V., Mezentseva D.A. Wordiness in Academic Writing: A Systematic Scoping Review. Research Result. Theoretical and Applied Linguistics. 2024;10(1):133–157. https://doi.org/10.18413/2313-8912-2024-10-1-0-8
  9. Tikhonova E.V., Kosycheva M.A., Mezentseva D.A. Ineffective Strategies in Scientific Communication: Textual Wordiness vs. Clarity of Thought in Thesis Conclusion Section. Integration of Education. 2024;28(2):249–265. https://doi.org/10.15507/1991-9468.115.028.202402.249-265
  10. Dhobi S. What, How and Why Academic Writing? Historical Journal. 2024;15(2):74–82. https://doi.org/10.3126/hj.v15i2.70674
  11. Supriyadi T., Saptani E., Rukmana A., Suherman A., Alif M.N., Rahminawati N. Students’ Technological Literacy to Improve Academic Writing and Publication Quality. Universal Journal of Educational Research. 2020;8(11B):6022–6035. https://doi.org/10.13189/ujer.2020.082238
  12. Tikhonova E.V., Kosycheva M.A., Golechkova T.Y. Research Article Discussion Moves and Steps in Papers on Medicine: Academic Literacy and Respect for Readers. Research Result. Theoretical and Applied Linguistics. 2023;9(2):97-128. https://doi.org/10.18413/2313-8912-2023-9-2-0-6
  13. Baumer E.P., Snyder J., Gay G. Interpretive Impacts of Text Visualization. ACM Transactions on Computer-Human Interaction. 2018;25(4):1–26. https://doi.org/10.1145/3214353
  14. Börner K., Bueckle A., Ginda M. Data Visualization Literacy: Definitions, Conceptual Frameworks, Exercises, and Assessments. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2019;116(6):1857–1864. https://doi.org/10.1073/pnas.1807180116
  15. Franconeri S.L., Padilla L.M., Shah P., Zacks J.M., Hullman J. The Science of Visual Data Communication: What Works. Psychological Science in the Public Interest. 2021;22(3):110–161. https://doi.org/10.1177/15291006211051956
  16. Ariga K., Tashiro M. Change in the Graphics of Journal Articles in the Life Sciences Field: Analysis of Figures and Tables in the Journal “Cell”. History and Philosophy of the Life Sciences. 2022;44(3):33. https://doi.org/10.1007/s40656-022-00516-9
  17. Chettiar S.F., Godwins K.C. Role of Ideation and Visualization in Developing Writing Skills among Students. International Journal for Multidisciplinary Research. 2024;6(1):1–7. https://doi.org/gtgs4x
  18. Biber D., Conrad S., Cortes V. If You Look at…: Lexical Bundles in University Teaching and Textbooks. Applied Linguistics. 2004;25(3):371–405. https://doi.org/10.1093/applin/25.3.371
  19. Hyland K., Jiang F. Academic Lexical Bundles: How Are They Changing? International Journal of Corpus Linguistics. 2018;23(4):383–407. https://doi.org/10.1075/ijcl.17080.hyl
  20. Ahmed A.A., Ariannejad A. A Comparative Study of Lexical Bundles in Linguistics and Biology Ph.D. Dissertations. Research Result. Theoretical and Applied Linguistics. 2024;10(1):47–60. https://doi.org/10.18413/2313-8912-2024-10-1-0-4
  21. Richter K.G., Lotfi Gaskaree B., Mirzai M. A Functional Analysis of Lexical Bundles in the Discussion Sections of Applied Linguistics Research Articles: A Cross-Paradigm Study. Russian Journal of Linguistics. 2022;26(3):625–644. https://doi.org/10.22363/2687-0088-27752.
  22. Tenbrink T., Maas A. Efficiently Connecting Textual and Visual Information in Operating Instructions. IEEE Transactions on Professional Communication. 2015;58(4):346–366. https://doi.org/10.1109/TPC.2016.2517451

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Приложение
Download (579KB)

Copyright (c) 2025 Tikhonova E.V., Mezentseva D.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Founded in 1996
Registry Entry: PI № FS 77-70142 of June 16, 2017

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».