A Corpus-based Investigation of Phrasal Complexity Features and Rhetorical Functions in Data Commentary

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Introduction: In academic written texts, linguistic and rhetorical features are often interactively used as a vehicle for writers to construct their texts in order to accomplish specific communicative purposes. However, the effective integration of these resources may pose challenges for developing writers.

Purpose: This study employed a corpus-based genre analysis approach to investigate phrasal complexity features and rhetorical functions in data commentaries written by Iranian undergraduate and graduate students. Through this approach, we aimed to examine a relatively unexplored genre of data commentary in terms of its phrasal complexity features, rhetorical functions, and their relationships. By analyzing these relationships, we sought to provide insights into the writing practices of Iranian undergraduate and graduate students in the context of data commentaries.

Method: This study employed a convenient sampling method to select a total of 76 university students, which included 47 undergraduate students and 29 graduate students. The participants were involved in generating a corpus of 380 data commentaries, which were then thoroughly examined and compared. To identify instances of phrasal complexity features, the researchers utilized the AntConc software tool, applying regular expressions (regex) to extract potential occurrences. Additionally, a Python program was developed and implemented to calculate the frequencies of the identified PCFs. The researchers manually annotated the rhetorical function of the data commentaries to determine their specific usage.

Results: Statistical analysis such as Mann Whitney U test and Spearman correlation test, revealed that graduate students significantly utilized more phrasal complexity features including attributive adjectives, nominalizations, and prepositional phrases (of) compared to undergraduate students. However, a qualitative analysis showed that the use of these linguistic features is influenced by the writing topics. Regarding rhetorical functions, graduate students used more moves and/or steps related to presenting and commenting data, while undergraduate students produced more moves or steps concerning personal asides. Moreover, certain phrasal complexity features and the moves and/or steps were found to be correlated, aligning with recent corpus-based studies.

Conclusion: The study concludes with pedagogical implications.

Об авторах

M. Parviz

Imam Ali University, Tehran, Iran

Автор, ответственный за переписку.
Email: mohammad.parviz60@gmail.com

G. Lan

City University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China

Email: gelan4@cityu.edu.hk

Список литературы

  1. Ansarifar, A., Shahriari, H., & Pishghadam, R. (2018). Phrasal complexity in academic writing: A comparison of abstracts written by graduate students and expert writers in applied linguistics. Journal of English for Academic Purposes, 31, 58-71. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeap.2017.12.008
  2. Biber, D. (1988). Variation across speech and writing. Cambridge University Press.
  3. Biber, D., Connor, U., & Upton, T. (2007). Discourse on the move: Using corpus analysis to describe discourse structure. John Benjamins Publishing.
  4. Biber, D., & Gray, B. (2010). Challenging stereotypes about academic writing: Complexity, elaboration, explicitness. Journal of English for Academic Purposes, 9(1), 2-20. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeap.2010.01.001
  5. Biber, D., Gray, B., & Poonpon, K. (2011). Should we use characteristics of conversation to measure grammatical complexity in L2 writing development? TESOL Quarterly, 45(1), 5-35. DOI: https://doi.org/10.5054/tq.2011.244483
  6. Biber, D., Gray, B., Staples, S., & Egbert, J. (2022). The register-functional approach to grammatical complexity: Theoretical foundation, descriptive research findings, application. Routledge.
  7. Charles, M. (2007). Reconciling top-down and bottom-up approaches to graduate writing: Using a corpus to teach rhetorical functions. Journal of English for Academic Purposes, 6, 289-302. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeap.2007.09.009
  8. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Lawrence Erlbaum Associates, Publishers.
  9. Cullen, P., French, A., & Jakeman, V. (2014). The official cambridge guide to IELTS for academic and general training. Cambridge University Press.
  10. Eriksson, A., & Nordrum, L. (2018). Unpacking challenges of data commentary writing in master's thesis projects: an insider perspective from chemical engineering. Research in Science & Technological Education, 36 (4), 499-520. DOI: https://doi.org/10.1080/02635143.2018.1460339
  11. Hyland, K. (2000). Disciplinary discourses: Social interaction in academic writing. Pearson.
  12. Hyland, K. (2019). Metadiscourse: Exploring interaction in writing. Continuum.
  13. Jalilifar, A., Parviz, M., & Don, A. (2019). Exploring phrasal complexity features in graduate students' data commentaries and research articles. Journal of English Language Teaching and Learning, 24(11), 118-152. DOI: https://doi.org/10.22055/.2019.17801
  14. Jiang, F. K., & Hyland, K. (2015). ‘The fact that': Stance nouns in disciplinary writing. Discourse Studies, 17(5), 529-550. DOI: https://doi.org/10.1177/1461445615590719
  15. Jiang, F. K., & Hyland, K. (2021). ‘The goal of this analysis …': Changing patterns of metadiscursive nouns in disciplinary writing. Lingua, 252, 103017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.lingua.2020.103017
  16. Lan, G., & Sun, Y. (2019). A corpus-based investigation of noun phrase complexity in the L2 writings of a first-year composition course. Journal of English for Academic Purposes, 38, 14-24. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeap.2018.12.001
  17. Lavelle, E., & Bushrow, K. (2007). Writing approaches of graduate students. Educational Psychology, 27(6), 807-822. DOI: https://doi.org/10.1080/01443410701366001
  18. Lim, J. M. H. (2011). Paving the way for research findings: Writers' rhetorical choices in education and applied linguistics. Discourse Studies, 13(6), 725-749. DOI: https://doi.org/10.1177/1461445611421364
  19. Lu, X., Yoon, J., & Kisselev, O. (2021). Matching phrase-frames to rhetorical moves in social science research article introductions. English for Specific Purposes, 61, 63-83. DOI: https://doi.org/10.1016/j.esp.2020.10.001
  20. Lu, X., Yoon, J., Kisselev, O., Casal J., Deng, J., & Nie, R. (2021). Rhetorical and phraseological features of research article introductions: Variation among five social science disciplines. System, 100, 102543. DOI: https://doi.org/10.1016/j.system.2021.102543
  21. Moreno, A. & Swales, J. M. (2018). Strengthening move analysis methodology towards bridging the function-form gap. English for Specific Purposes, 50, 40-63. DOI: https://doi.org/10.1016/j.esp.2017.11.006
  22. Nordrum, L., & Eriksson., A. (2015). Using a small, specialized corpus for formative self-assessment practices. In M. Callies & S. Götz (Eds.), Learner corpora in language testing and assessment. Studies in corpus linguistics (vol. 70, pp. 59-84). John.
  23. Benjamins Publishing Company.
  24. Parkinson, J., & Musgrave, J. (2014). Development of noun phrase complexity in the writing of English for academic purposes students. Journal of English for Academic Purposes, 14, 48-59. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeap.2013.12.001
  25. Parviz, M. (2023). A comparative corpus-based investigation of results sections of research articles in Applied Linguistics and Physics. ICAME Journal, 47(1). DOI: https://doi.org/10.2478/icame-2023-0005
  26. Parviz, M., Jalilifar, A., & Don, A. (2020). Phrasal discourse style in cross-disciplinary writing: A comparison of phrasal complexity features in the results sections of research articles. Círculo de Lingüística Aplicada a la Comunicación, 83, 191-204. DOI: https://doi.org/10.5209/clac.70573
  27. Samraj, B. (2008). A discourse analysis of master's theses across disciplines with a focus on introductions. Journal of English for Academic Purposes, 7, 55-67. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeap.2008.02.005
  28. Sancho Guinda, C. (2012). Proximal positioning in students' graph commentaries. In K. Hyland & C. Sancho Guinda (Eds.), Stance and Voice in Written Academic Genres (pp.166-183). Palgrave Macmillan.
  29. Staples, S., Egbert, J., Biber, D., & Gray, B. (2016). Academic writing development at the university level: Phrasal and clausal complexity across level of study, discipline, and genre. Written Communication, 33(2), 149-183. DOI: https://doi.org/10.1177/074108831663152
  30. Staples, S., & Reppen, R. (2016). Understanding first-year L2 writing: A lexicogrammatical analysis across L1s, genres, and language ratings. Journal of Second Language Writing, 32, 17-35. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jslw.2016.02.002
  31. Swales, J. M. (1990). Genre analysis: English in academic and research settings. Cambridge University Press.
  32. Swales, J. M. (2004). Research genres: Explorations and applications. Cambridge University Press.
  33. Swales, J. M. & Feak, C.B. (1997). From information transfer to data commentary. In Miller, T. (Ed.), Functional approaches to written text: Classroom applications. United States Information Agency.
  34. Swales, J. M., & Feak, C. B. (2012). Academic writing for graduate students: Essential tasks and skills. University of Michigan Press.
  35. Wharton, S. (2012). Epistemological and interpersonal stance in a data description task: Findings from a discipline-specific learner corpus. English for Specific Purposes, 31(4), 261-270. DOI: https://doi.org/10.1016/j.esp.2012.05.005
  36. Yang, R., & Allison, D. (2003). Research articles in applied linguistics: Moving from results to conclusions. English for Specific Purposes, 22(4), 365-385. DOI: https://doi.org/10.1016/S0889-4906(02)00026-1

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».