Exploring Nominalization in Physics and Applied Linguistics Textbooks with Different Levels of Difficulty: Implications for English for Specific
محل انتشار: دوفصلنامه آموزش زبان انگلیسی، دوره: 11، شماره: 2
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 139
فایل این مقاله در 29 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_TELJ-11-2_006
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
This study sought to investigate the variational use of nominalization in Physics and Applied Linguistics textbooks representing the hard and soft ends of the continuum of sciences, respectively. The study also aimed to compare and contrast the functions of nominalization used in the respective textbooks. To do so, ۱۶ textbooks, eight in each discipline, suggested by experts in each field were selected; four of the textbooks in each discipline were the representatives of a higher level of linguistic difficulty and the other four exemplified a lower level. Analysis involved extracting nominal expressions and estimating nominalization density. The results showed that besides minor variations, we could identify little appreciable difference in the way nominal expression types are rendered in Physics and Applied Linguistics textbooks. It can also be concluded that nominalization is not regarded as characteristic of all academic disciplines but it might be possible to arrange disciplines on a cline of nominalization. This being so, one argument raises doubts over the use of nominalization as a rhetorical strategy to increase density or technicality at least in some, if not in many, disciplines. The idea appears premature, and thus further research might reveal more disciplinary tendencies and inclinations.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Alireza Jalilifar
Shahid Chamran University of Ahvaz, Iran
Mehran Memari
Shahid Chamran University of Ahvaz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :