Analysis of projection between professionals and non-professionals in an academic context

Autor: Caballero Toribio, Nuria
Přispěvatelé: Elorza Amorós, María Izaskun
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: GREDOS. Repositorio Institucional de la Universidad de Salamanca
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Popis: Trabajo de fin de Grado. Grado en Estudios Ingleses. Curso académico 2016-2017
[EN]This study aims at reporting the findings of a comparative analysis of projection between professionals and non-professionals writers in an academic context. The research focuses on how non-native English students, who are about to leave university, project information, when compared to professionals in the fields of Economics and Business. In order to analyse this, two corpora have been compiled and processed through AntConc software: novice and professional corpus. Following the projection model proposed by Halliday and Matthiessen (2004), an analysis was carried out comparing locutions and ideas and then facts that were subdivided into two categories to describe with greater delicacy the data: 'fact it' and 'embedding'. A second analysis was carried out in which the textual metafunction was studied. This research can be of interest to those students who seek to obtain a foothold in the academic world or to teachers of English for Academic Purposes.[ES]El objetivo de este estudio es el de informar sobre los resultados obtenidos en un análisis comparativo sobre la projección entre los escritores profesionales y no profesionales en un contexto académico. La investigación se centra en cómo los estudiantes no nativos de inglés, que están a punto de abandonar la universidad, projectan información en comparación con los profesionales en los campos de Economía y Negocios. Para ello, se han compilado dos corpora y se han procesado a través del software de AntConc: corpus de principiantes y de profesionales. Siguiendo el modelo de projección de Halliday y Matthiessen (2004), se procedió a un análisis donde se compararon, en primer lugar, las locutions y ideas y después, los facts que se subdividieron en dos categorías para describir los datos con mayor precisión: 'fact it' and 'embedding.' Se procedió a un segundo análisis donde se estudió la metafunción textual. Este estudio puede ser de interés para aquellos estudiantes que buscar entrar en el mundo académico o para profesores de Inglés para fines académicos.
Databáze: OpenAIRE
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