テクニカルライティング基礎 0AL0000

参考リンク

重要単語

品詞

日本語 英語
冠詞 article
名詞 noun
代名詞 pronoun
動詞 verb
副詞 adverb
形容詞 adjective
前置詞 proposition
接続詞 conjunction
数詞 number
時制 tense
句読点 puncutuation

単語

単語 意味
phrase 句 S+Vでない
clause 節 S+V
idiomatic 慣用的
colloquial 口語
tentative 仮の、試験的な
synonym 類義語
monotonous 単調な

1. Academic Style

General guidelines for style

  1. 慣用句や口語を使わない。フォーマルな単語を使おう。
  2. 正しい語彙を使おう。money, correncyなどを使い分けよう。
  3. 事実や図、結果に関して正確な数字を使おう。
  4. 確実でないものや結論に関しては、tentativeな単語を使おう。mayなど、言い切れないものに関しては言い切らない。
  5. 動詞などを短縮しない。
  6. 適切に受動態passiveを使う。受け身の主語が焦点を集めている場合は、客観視のみする必要がある場合使う。
    1. it seems that ~
    2. it is widely believed that ~
  7. 疑問形の投げかけをしない
  8. etc, so onをやめよう、 読者は曖昧な推測しかできなくなる。
  9. 2単語をやめて、適切な類義語を用いる。

Avoiding repetition and redundancy

同じ単語を繰り返し使うことや、そもそも冗長な単語・文を入れることは避ける。
センテンスの構造をシンプルかつコンパクトにまとめる。
文字稼ぎしているようにも受け取られる。

  • Buisiness schools in Spain are chaper than buisiness schools in UK.
    • Buisiness schools in Spain are chaper than in the UK.

Varying sentence length

短い文は読みやすく明瞭である。しかし、短い文のみで構成すると当然接続詞などのつながりが多い、もしくは足りなくなり読みづらい。
また、長い文は文章のつながりが正しければ読みやすい。しかし、あまりに長く文構造が散らかると著しく読みづらく成る。

そのため、文構造の論理を考えて、読みやすい長さで文の長さをコントロールする。
短い文で簡潔に述べて、その後ある程度長い分で説明するといいかもしれない。

2. Information Structure

トピックセンテンス

Paragraphの最初の一行はgeneralかつそのパラグラフで言いたいことを1,2行で表せる内容にしよう。

Given and New Information

よくできたパラグラフは、接続詞で論理的なつながりになっており、非常に読みやすい。

そのためには、各センテンスを「知っているGiven情報」-> 「新しい情報」の出現の仕方になるように工夫しよう。

例えば、受動態と能動態を入れ替えるなどがある。

General and Specific

パラグラフは、最初ほど抽象的な内容
後半ほどそれを特定する詳細の内容を書くようにしよう。
木を伸ばしていくイメージ。

introduce -> explain のイメージ

3. Paragraphs - Development

TESS

TESSはどうやら英語の文章の一個のパターンらしい。
とてもシンプルなので、Genera->Specific, Old->Newの概念と併用すると読みやすい文章になりそう。

TESSは

  • Topic Sentence
  • Explanation and Expansion
  • Support and Source

の略。

Topic Sentence

パラグラフのメインのIdeaを伝えるもの。
各パラグラフは「一個のトピック」のみを伝えるものとし、そのトピックを一文で表そう。

Explanation and Expansion

扱うアイディアとトピックの説明を行う。

  • バッググラウンドの情報を伝える
  • どうしてトピックが起こったのかの理由を説明する
  • なにかの結果を説明する
  • プロセスを説明する
  • どこで起こったのかの説明をする

トピックを広げるという意味もある。

Support and Sources

SSでは、このトピックに関して他のWriterがどういうことを考えているか、説明しているかを書いて
自分のMain Ideaに対するSupportや証明のような位置づけとする。

  • 統計やデータを表す
  • 事実と時間を表す
  • 証拠を示す
  • これからの未来について書く

TESSを意識することで論理的な文章を書ける

4. Definitions

Basic definitions

単語の定義をテクニカルライティングでは行う。
これは

「Word」は「Category」で「Application」ですという構文が基本である。

例としては

A car is a motorized vehicle that the client can be used as a regular means of personal transportation.

Extending definitions

アカデミックな主題に関しては、より具体的に定義することが可能である。

例えば、

Psychology may be defined as the branch of biological science which studies the phenomena of conscious life and behaviour.

定義は、続く文で、より具体的にもしくは正確に主題について表すことができる。

例えば、

Sociology may be defined as he branch of science which studies the development and principles of social organaisation. It is concerned with group behaviour as distinct from the behaviour of individuals in the group.

この定義を拡張する方法は、まずgeneralな一般的な定義を1行で行い、その後の文でより特定敵かつ追加要素を入れていく。
例えば以下のように拡張していく。

  • componentsを分析していく(1部を拡張する)
  • 例を提供する (applicationsなど)
  • 歴史的な変更や発達について書く
  • 今の理解と、関連する研究について書く
  • effectについて書く(例えば、問題点、メリット、デメリットなど)

5. Cohesion

Cohesion languate items

Cohesionは、あなたのアイデアが

  1. 読者が読みやすいように整理されている。つまり、論理的にアイデアが構成されている。
  2. あなたのアイデア間の関係が読みやすいように明確になっている

ことであり、cohereのよういまとまっていることである。

cohereにする工夫として

  • Pronouns(代名詞)を使う
    • it, them, thisなど
    • 繰り返しを指すことができる。古い -> 新情報を意識する
  • Linking adverbs
    • however, in addition, thus, that is, otherwise, moreoverなど
    • 節 , + linking adverb + , 節のようにしてつなげる
    • 2つの文や節に、transitionを与える
    • linking adverbによって作られた一文自体が一つの意味を持つ
  • Conjunctions
    • and, before, becauseなど
    • 文 . + conjunction + 文 .のようにする
    • 接続詞
  • Phrases to introduce examples
    • such as, for example
    • 例を上げるようなフレーズ
  • Lexical variety
    • 語彙の豊富さ
    • より適切な語彙を使う
  • Gramatical parallellism
    • ~ing, ~ing, and ~ing
    • 似た構造にすることで読みやすくする
  • Collocation
    • ある単語によく一緒に使われるような単語を使う
    • competitive programming <-> algorithm
    • 頭がその方向にスイッチされて読みやすくなる

Linking words and phrases

接続詞などのLinkerは、文同士、もしくは続く文をつなぐ単語やフレーズである。これがあることで、読みやすい構造になる。

主に6つなどに分けられる。

  1. addition
  2. result
  3. reason
  4. opposition
  5. example
  6. time

これらで論理的な構造が作れる。

Linkers of opposition

反対の意味を示す単語は

  • but/yet
    • SV, but SV.
  • Although
    • Although SV, SV.
  • In spite of/despite
    • In spite of noun, SV.
    • SV, in spite of noun.
  • However/Nevertheless
    • SV. However, SV.

がある。

6. Problem-Solution texts

Problem-solution texts

  • Problem
    • 何が問題か?
  • Solution
    • どう対応したか?
  • Evaluation
    • うまくいったのか?
    • さらなる課題は?

このProblem -> Solutionの繋がりが大事。
論理的に読みやすく伝える必要がある。

Techniques

this summary

This summaryは、前の文を一気にまとめることができる。
例えば、プロセスを導入するときにthis problemと書くと、一気に解決策を導入することができる。

評価のフレーズ

  • viable
  • unfortunately
  • abondon
  • mucn needed

など、直接的表現は使わず、解決策を評価しよう。

原因と結果のフレーズ

  • led to
  • putting,
  • because
  • providing

など、〜が〜を引き起こしたなど、原因と結果のフレーズを覚えよう。Self-Studyも参照。

Passive Voice

プロセスを表現する場合は、受動態が非常に有効である。

ただし、基本的にby a humanはアカデミックライティングでは使わない。例外として歴史でなされたことに対しては使うことがある。

注意点としてby processは時として情報量が少ない時がある。
そのため、processを~ingから始まるフレーズや、動詞のフレーズを用いるといい。

  • Teaching can be improved by in-service training.
  • Teaching can be improved by asking teachers to attend a range of short courses throught much of their careers.

特に、受動態では一文で~ed and ~edなど、受動態を連結させることもある。
ただし、曖昧になる場合があるため

  • individuals are selected and then interviewed by the telephone.

のようにthenなどを入れるといい。

使い分け

active voiceは、能動態を使ったほうが自然な場合や、外部からの干渉の強調を控えたい 場合に使う。

passive voiceは、プロセスが人やマシンなどの、外力によってなされる場合に使用する。

~ing clauses to show Cause and Effect

, ~ingは、原因や結果を表す句として利用できる。
これは、thereforeや結果などの論理的接続詞の代用としても使用できる。

この~ing句は、問題解決テキストで「プロセスの次のステップ」、「起こった問題」や「起こった解決策」などを完結に表現することができる。

  • Process: Prices rise, thus leading to a drop in demand.
  • Problem: Prices rise, thus increasing the chance of hyperinflation.
  • Solution: Prices rise, thus increasing earnings that can then be reivested in the enterprise.

, thus ~ingとして明示することもある。

Indirect Questions

直接疑問文よりも、アカデミックライティングでは間接疑問文を多く用いる。

  • Direct: What time is it?
  • Indirect: He asked what time it is.

what/how/when/whether + SVというSubject + Verbsという形を用いることに注意する。

直接疑問文は

  • 目的の説明
    • A questionaire was distributed to whether ~
  • "problematize" issues, cases, phenomena, statements
    • 問題の導入に使ったり、解決策の評価をできる

Sequence Connectors

文章をおそらく時間的に連結するもの。
プロセスの手順を用いる場合に使用する。

https://englishstudyhere.com/collocations/sequence-connectors-in-english/

  • first
  • to begin with
  • then
  • next
  • after
  • finally
  • when
  • while
  • and
  • after that
  • afterwards
  • before
  • later

8. Data commentary

アカデミックライティングでは、データに関して必ず論じる。
データコメンタリは以下の順序で行う。

  1. Location elements and/or summary 扱う要素の図や表の番号とその要約
  2. statementsを強調する
  3. implication, problems, expectations, recommendations, or other interesting aspects of the dataについて議論する
    1. 暗示 問題 期待 推薦  面白い側面

考えられうる目的は以下がある。

  • 研究結果を強調する。
  • 論文で論じたいことのサポートにする
  • データを比較する
  • 方法論としてのデータの信頼性を評価する
  • データの暗示していることを議論する
  • 推薦をする

1. Structure of Data Commentary

2. Location Elements and Summaries

データコメンタリは、位置に関する要素を含みかつ短い要約を含んでいる。

  • Table 1 shows X
  • Table 6 provides X
  • Figure 2 shows X
  • Figure 1 plots X
  • X are shown in Table 1.
  • X are provided in Table 6.
  • X is shown in Figure 2.
  • X is plotted in Figure 1.

X は 短い要約である。現在系を使用する。

Indicative vs. Informative summaries

Indicative summariesは、暗示要約である。すでに行われた研究をまとめる文である。
Informative summariesは、情報的要約である。データの面白いところを強調する文である。

informative statementでは、that節で情報を与えることが多い。

そして、暗示要約に使うべき、そして情報的要約に使うべき単語が存在する。

\ Indicative Informative
show Y Y
provide Y N
give Y N
present Y N
summarize Y N
illustrate Y Y
reveal Y *Y
display Y N
demonstrate Y *Y
indicate Y *Y
suggest N Y

3. Language focus: Linking 'as' clause

情報的要約は、as-clauseでリンキングされることが通常の形である。
例えば

  • As shown in table 1,
  • As can be seen in table 2
  • As revealed by the graph,

ここでのasはsinceの意味ではないことに注意する。また、受動態であれば主語を書かない。
主語が書いてあると、becauseに近くなり、主語が省略されていると、「〜に書かれていますが」のように確認というかただ指しているだけになる。

データコメンタリの流れは

  1. 場所と要約を書く。
  2. As can been seen, X のように、as Clauseでつなげる。
  3. データへのコメントありを書いてまとめる。

他の例 as

  • As shown in table 3,
  • As can be seen from the data
  • As shown by the data
  • As described on page 24
  • As can be seen from figure 4
  • As described on the page
  • As stated in the appendix,
  • As described in the previous unit
  • As described in the previous unit
  • As is often the case with materials of this type
  • As has been demonstrated by many similar experiments
  • As shown by the line of best fit
  • As noted in our discussion

4. Highlighting statements

データコメンタリのもっとも中心的な部分は、highlighting statementsである。
ハイライトは、表示するデータから詳細を引き出すものである。これが大事で、あなたの知性が試される。
特に以下のことを示すものである。

  • 傾向や関係性・規則性を見出す
  • 重要でないものから重要なものを切り出す
  • 正しい強さで主張をする

やっていけないことは以下である。

  • すべての詳細を事細かに繰り返し説明する
  • すべての情報をカバーしようとする
  • 合理的もしくは抗弁可能以上な主張をする つまり過大的主張をしすぎている

5. Language focus: Strength of Claims

強さの表現

  1. cause
  2. one of the major cause of
  3. one cause of
  4. probably a major cause of
  5. contribute to
  6. may have contributed to
  7. might have been a factor in

確率

確率の強さは

will > can > may > might/could

である。

他の書き方としては

  • It is certain that
  • It is almost certain that
  • It is very highly likely that
  • It is probable/likely that
  • It is possible that
  • It is unlikely that
  • It is very unlikely/highly improbable that

距離

距離は、不明確な主張などであなたを取り外すことに有効。

have > seem to > appear to > it would seem

左ほど責任を持つ。

他の文献や人間、データなどに責任を持たせる。

  • On the limited data available,
  • In the view of some experts,
  • According to this preliminary study,
  • Based on informal observations made by highway patrol officers

一般化

  • 一般化を避けるとして(逃げ)としてtend toがある。
  • 他にも数に関してぼやかして逃げることがある
    • may
    • a majority of
    • in most parts of
  • 例外を与える
    • with the exception of
    • apart from
    • except for

弱い単語

弱い単語を使うことができる。

  • 強い / 弱い
  • cause / contribute to
  • show / indicate
  • show / suggest
  • undermine / question
  • validate / support
  • show / assume
  • create/ suggest
  • distort / influence
  • prove / support
  • stimulate / encourage
  • clarify / depict

組合せ

これらの組合せで、弱く表現することがある。

  • original: The use of seat belts prevents physical injuries in car accidents.
  • fixed: According to simulation studies (距離), in some circumstances (一般化を弱める), the use of seat belts may (確率) reduce (弱い動詞) certain types of physical injuries (一般化を弱める) in car accidents.

ただ、やりすぎると何もデータから言えてないことになるので、注意が必要。

6. Organization

Highlight Statementsは一般的な内容から、どこかある一箇所の局所的な特定の内容にシフトさせる。
つまり、大きい主張のあとに、マイナーな主張が来る。









Assignment1

prev

The popularity of fast food has had a dramatic impact on worldwide health. Fast food contains a lot of additives and is high calories, compared to Japanese food well-known for healthy food. This leads to increased risks of death owing to obesity and heart disease. According to ganariya1 (2020), 30 percent of people all over the world will have died by 2040 if they keep eating fast food at this rate. Therefore, America which consumes the most junk food is planning to forcibly restrict buying convenience food from 2030 (ganariya2 2021). Thus, it seems that the reason for the occurring problems of fast food is trying to improve work efficiency associated with rapid modernization (ganariya3 2022).

after

The popularity of fast food has had a dramatic impact on worldwide health. Fast food contains a lot of additives and is high calories, compared to Japanese food well-known for being healthy.This can lead to obesity and heart disease and increase the risk of death(おそらく、心臓病などのせいで死の危険が増える というのではなく「肥満と心臓病が、これによって、増えて、 そのため、死につながる というのが論理的なため、修正がいる。」). According to ganariya1, if we continue eating fast food at this rate, 30 percent of people all over the world will have died by 2040.(昔の情報->今の情報 の流れが、入れ替えたほうが自然であるため). Therefore, America which consumes the most junk food is planning to forcibly restrict buying convenience food from 2030 (ganariya2 2021). In the future, if we do not care about fast food, we will die more due to rapid modernization.(最後の文が、「近代化が原因である」のが伝わりにくい、論理的でない そのため、このまま食べていくと、急速的な技術成果で更に死ぬだろう とした。 これで、次のパラグラフで技術成果の話題に持っていける。)

prev

Competitive programming is a programming competition where participants write programs precisely and quickly to answer given problems of algorithms. Competitive programmers have a lot of knowledge of algorithms, math, and data structures owing to the sites of competitive programming, for example, AtCoder, Codeforces, and TopCoder. Since 1970, ACM-ICPC has been held, which is an intercollegiate contest where teams consisting of three people in the same university solve problems. In the past few years, competitive programming became internationally famous and has been using in employment examinations for service because this can ensure the skills of algorithms. In a few years, more companies will introduce this as interview tests.

after

Competitive programming is a programming competition where participants write programs precisely and quickly to answer given problems of algorithms. Competitive programmers have a lot of knowledge of algorithms, math, and data structures thanks to the websitesof competitive programming, for example, AtCoder, Codeforces, and TopCoder. (ウェブサイトはwebsites, そして、おかげでのポジティブな意味はthanks to). Since 1970, ACM-ICPC has been held, which is an intercollegiate contest where teams consisting of three people in the same university solve problems. In the past few years, competitive programming has become internationally famous and has been using in employment examinations for service because this can ensure the skills of algorithms. In a few years, more companies will introduce competitive programming as interview tests.