A análise funcional de estruturas lexicais (lexical frames): dados linguísticos extraídos de corpora para subsidiar o ensino de IFA

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Lameira, Vivian Meurer
• Orientador(a): Bocorny, Ana Eliza Pereira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Lingüística de corpus; Gêneros do discurso; Retórica; Escrita acadêmica
• Palavras-chave em Inglês: Corpus Linguistics; Studies on Discourse Genres; Analysis of rhetorical movements; Lexical structures; Academic writing; Corpus-driven pedagogical resources
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/250303

Estruturas Lexicais (Lexical Frames) são sequências descontínuas de palavras que formam uma estrutura (frame) em torno de lacunas variáveis (slots) – por exemplo, the (aim, purpose, objective) of the (GRAY; BIBER, 2013). Tais unidades representam blocos formulaicos muito importantes na construção do discurso acadêmico (GRAY; BIBER, 2013). Diversas pesquisas já foram realizadas sobre linguagem formulaica em contextos acadêmicos (BIBER et al., 1999; HYLAND, 2008; CORTES, 2004; CORTES, 2013). Poucos estudos, no entanto, tiveram como foco a análise funcional das ELs em resumos de diferentes áreas de especialidade, a partir de um modelo que combine princípios de duas grandes áreas: os Estudos sobre Gêneros do Discurso e a Linguística de Corpus. Nessa direção, este estudo investiga o uso e a distribuição das ELs utilizadas na realização linguística das funções retóricas expressas nas seções de resumos de três áreas do conhecimento: (1) Ciências da Computação e da Informação, (2) Física e (3) Medicina e Ciências da Saúde. Em especial, busca-se a identificação e a análise funcional dos referidos blocos formulaicos extraídos dos corpora, em uma abordagem dirigida por corpus (data-driven approach). Para tanto, foram compilados três corpora de resumos escritos em inglês, das áreas-alvo, publicados em periódicos revisados por pares. Cada corpus, com 1 milhão de palavras, foi compilado com a ferramenta AntCorGen (ANTHONY, 2019) e analisado por meio das ferramentas Sketch Engine (KILGARRIFF et al., 2004) e AntConc 4.0.10 (ANTHONY, 2022). Um total de 717 ELs foram extraídas dos três corpora estudados. Destas, 159 são da área das Ciências da Computação e da Informação; 154, da área da Física; e 404, da área da Medicina e das Ciências da Saúde. Quanto ao padrão retórico, foi possível constatar que as seções que são convencionais nos resumos estruturados das áreas-alvo são as mesmas elencadas por Swales e Feak (2009). A observação da amostra de 150 ELs, no que tange às funções retóricas que realizam nos resumos acadêmicos, indicou a existência de duas grandes categorias de unidades multipalavras descontínuas: (i) as ELs transparentes e (ii) as ELs opacas. As ELs transparentes representam as unidades que têm a sua função retórica mais facilmente identificável a partir da observação: (i) dos elementos fixos que constituem a sua estrutura; (ii) das palavras que preenchem as lacunas variáveis; e (iii) dos contextos de ocorrência. Quanto a sua tipologia, as ELs transparentes podem ser divididas em 2 tipos, as ELs transparentes retóricas (ELTR) e as ELs transparentes terminológicas (ELTT). As ELTRs realizam linguisticamente as funções retóricas expressas nos gêneros, particularmente as funções relativas à apresentação dos objetivos do trabalho, estando, por essa razão, mais vinculadas a um movimento ou a uma seção retórica. Tais estruturas apresentam, em sua composição, palavras lexicais que indicam função retórica (por exemplo, aim, purpose, results). As ELTTs mais vinculadas às áreas de especialidade realizam a função de referir termos, procedimentos e conceitos consagrados nas áreas especializadas. Quanto à frequência de ocorrência nos corpora, as ELTTs são menos frequentes do que as ELTRs, sendo necessários pontos de corte mais baixos para que possamos identificá-las. Essas estruturas apresentam, em sua composição, palavras lexicais que indicam vinculação a uma área de especialidade (por exemplo, risk, hazard patients). Sugere-se que os dados obtidos neste estudo sejam usados para subsidiar o ensino de Inglês para Fins Acadêmicos (IFA).