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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/65892
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dc.creatorRodrigo Araújo e Castropt_BR
dc.creatorAdriana Alves Pintopt_BR
dc.creatorAdriana Silvina Paganopt_BR
dc.date.accessioned2024-03-15T00:02:54Z-
dc.date.available2024-03-15T00:02:54Z-
dc.date.issued2016-07-01-
dc.citation.issue12pt_BR
dc.citation.spage181pt_BR
dc.citation.epage194pt_BR
dc.identifier.issn2525-3565pt_BR
dc.identifier.sici1pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/65892-
dc.description.abstractThis paper explores a quali-quantitative methodology to analyze linguistic data by identifying and analyzing nominal group categories in two texts, an abstract and a popular science text based on the abstract, in order to develop a replicable linguistic methodology to compare text types. The study is based on the analysis of the patternsgenerated by processing natural language as tokens to explain a linguistic phenomenon. The methodology used comprised the manual annotation of categories drawing on Systemic-Functional Linguistics (HALLIDAY; MATTHIESSEN, 2014) in an electronic spreadsheet, followed by quantitative data processing and analysis performed in R (R CORE TEAM, 2015). Results showed differences regarding the frequency of Experiential Epithets, Interpersonal Epithets, Classifiers and Qualifiers, which is higher in the popular science text.pt_BR
dc.description.resumoO presente trabalho apresenta uma proposta de uma metodologia quali-quantitativa para analisar dados linguísticos através da identificação e análise de categorias do grupo nominal em dois textos: um resumo acadêmico e um texto de popularização da ciência baseado no resumo. O objetivo é desenvolver uma metodologia replicável com base linguística para comparar esses tipos de texto. Este estudo se baseia na análise dos padrões gerados pelo processamento da linguagem natural como tokens para explicar um fenômeno linguístico. Para tal fim, foi feita a anotação manual de categorias provenientes da Linguística Sistêmico-Funcional (HALLIDAY; MATTHIESSEN, 2014) em uma planilha eletrônica, seguida do processamento e análise dos dados quantitativos gerados no R (R CORE TEAM, 2015). Os resultados mostraram diferenças quanto à frequência de Epítetos Experienciais, Epítetos Interpessoais, Classificadores e Qualificadores, mais elevada no texto de popularização da ciência.pt_BR
dc.format.mimetypepdfpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFALE - FACULDADE DE LETRASpt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.relation.ispartofSemana de Eventos da Faculdade de Letras da UFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectGrupo nominalpt_BR
dc.subjectCorpus monolínguept_BR
dc.subjectMetodologia quali-quantitativapt_BR
dc.subjectResumo acadêmicopt_BR
dc.subjectTexto de popularização da ciênciapt_BR
dc.subject.otherLingüística de corpuspt_BR
dc.subject.otherGramática comparada e geralpt_BR
dc.titleEstudo comparativo do resumo acadêmico e do texto de popularização da ciência em português brasileiro sob a perspectiva da linguística sistêmico-funcionalpt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.url.externahttp://anais.letras.ufmg.br/index.php/SEVFALE/XIISEVFALE/paper/view/22/18pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7433-7904pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9446-9146pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-3150-3503pt_BR
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Estudo comparativo do resumo acadêmico e do texto de popularização da ciência em português brasileiro sob a perspectiva da linguística sistêmico-funcional.pdf1.73 MBAdobe PDFView/Open
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