Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSıfatların metinlerde nasıl işlev gördüğüne dair daha fazla bilgi edinmek için yapılan sözdizimsel analiz, en yaygın sıfatlar arasında özel, değerli ve harika gibi sıfatların niteleyici sıfatlar olarak isimden önce kullanıldığını ortaya koymuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışma, lisansüstü yazarların İngilizce yazılan teşekkür yazılarında sıfatları nasıl kullandıklarını, bunların sıklığına, sözdizimsel özelliklerine ve akademik dereceler ile disiplinler arası dağılımlarına odaklanarak incelemektedir. ACK-CO başlıklı derlem, anadili Türkçe olan lisansüstü yazarlar tarafından Beşeri ve Sosyal Bilimler ile Fen ve Doğa Bilimleri olmak üzere iki alanda ve iki derece düzeyinde (yüksek lisans ve doktora) yazılmış 256 teşekkür yazısından oluşmaktadır. Tüm metinler Yükseköğretim Kurulu (YÖK) Ulusal Tez Merkezi'nden derlenmiş ve R ve Sketch Engine kullanılarak analiz edilmiştir. Betimsel analiz, doktora teşekkür yazılarının daha uzun olduğunu ve yüksek lisans tezlerindeki teşekkür yazılarına göre daha fazla sıfat içerdiğini göstermiştir. Ancak, derece düzeyleri arasında sıfat kullanım sıklığını karşılaştıran ki-kare testleri istatistiksel olarak anlamlılığa ulaşmamıştır. Bununla birlikte, sonuçlar doktora teşekkür yazılarında daha fazla sıfat kullanımına doğru az bir eğilim olduğunu göstermiştir. Buna karşılık, disiplinler arası alanların karşılaştırılmasında önemli bir fark ortaya konmuş ve Beşeri ve Sosyal Bilimler alanındaki teşekkür yazılarının genel olarak Fen ve Doğa Bilimleri'ndekilerden daha fazla sıfat içerdiği bulunmuştur. Sıfatların metinlerde nasıl işlev gördüğüne dair daha fazla bilgi edinmek için yapılan sözdizimsel analiz, en yaygın sıfatlar arasında özel, değerli ve harika gibi sıfatların niteleyici sıfatlar olarak isimden önce kullanıldığını ortaya koymuştur. Bu sonuçlar, sıklık örüntüleriyle birlikte, disiplinler arası alanın sıfat kullanımını lisansüstü düzeyinden daha güçlü bir şekilde etkileme eğiliminde olduğunu göstermektedir. Beşeri ve Sosyal Bilimler alanındaki yazarlar, minnettarlık ve takdiri ifade eden sıfatları kullanmaya daha meyilli görünmektedir. Çalışma, lisansüstü teşekkür yazılarında sıfat kullanımının lisansüstü düzeyler ve disiplinler arası alanlar arasında değişebileceğini öne sürerek akademik kesit çeşitliliği üzerine yapılan derlem tabanlı araştırmalara katkıda bulunmaktadır.
Abstract
This study investigates how postgraduate writers use adjectives in acknowledgements written in English, focusing on their frequency, syntactic characteristics, and distribution across academic degrees and disciplinary domains. The corpus, titled ACK-CO, comprises 256 acknowledgements written by Turkish L1 postgraduate writers in two domains, Humanities and Social Sciences (HSS) and Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM), and at two degree levels (MA/MS and PhD). All texts were compiled from the Council of Higher Education (CoHE) National Thesis Centre and analysed using R and Sketch Engine. Descriptive analysis showed that acknowledgements in PhD dissertations were longer and contained a higher density of adjectives than those in MA/MS theses. However, chi-square tests comparing the frequency of adjective use across degree levels did not reach statistical significance. The results, nevertheless, suggested a slight tendency toward higher adjective use in the PhD acknowledgements. In contrast, comparison of disciplinary domains revealed a significant difference, with HSS acknowledgements containing more adjectives overall than those in STEM. To gain further insight into how adjectives function within texts, a syntactic analysis revealed a strong preference for an attributive position among the most common adjectives, such as special, valuable, and great. These results, together with the frequency patterns, indicate that disciplinary domain tends to influence adjective use more strongly than degree level. Writers in the soft sciences appear more inclined to use adjectives expressing gratitude and appreciation. The study contributes to corpus-based research on academic register variation by suggesting that adjective use may vary across degree levels and disciplinary domains in postgraduate acknowledgements.