From Academic to Journalistic Texts: A Qualitative Analysis of the Evaluative Language of Science
محل انتشار: فصلنامه آموزش مهارتهای زبان، دوره: 37، شماره: 1
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 294
فایل این مقاله در 32 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_JTLS-37-1_005
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
This study examined academic articles and journalistic reports in ۵ disciplinary areas to explore how similar contents might attitudinally be realized in two different genres. To this end, ۲۵ research articles and ۲۱۰ news reports were carefully selected and underwent detailed discourse semantic and grammatical analyses with the purpose of identifying the evaluative linguistic patterns. The findings showed that academic texts are attitudinally charged with appreciation rather than other categories of attitude. This suggests that markers of appreciation are responsible for detachment, impersonality, and objectivity. On the contrary, notwithstanding the frequent use of appreciation in journalistic texts, other categories of attitude (affect and judgment) are also effectively used. This suggests that affective and judgment markers account for the subjectivity of journalistic texts. One of the findings emerging from this study is that frequent instances of appreciation in the different parts of an RA might be attributed to the development of language use within an individual which does not lead to lowering the level of objectivity in academic texts but enhancing interpersonal communication.
کلیدواژه ها:
Academic and journalistic texts ، appraisal framework ، attitudinal resources ، evaluative language ، lexico-grammatical Resources
نویسندگان
Alireza Jalilifar
Shahid CHamran University of Ahvaz
Ali Bardideh
Shahid Chamran University of Ahvaz
Zohreh Shooshtari
Shahid Chamran University of Ahvaz
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 :