Descripción y análisis de conectores en las relaciones lógicas de causalidad que se detectan en la sección discusión de artículos de investigación en Medicina

Abstract

En las últimas décadas el inglés ha sido considerado el lenguaje principal para la comunicación en diferentes campos científicos y académicos. La especificación y análisis de los diferentes géneros utilizados en comunidades científicas se ha tornado esencial para estudiantes en la educación superior. Sin embargo, comprender y producir textos científicos en inglés representa un gran desafío, en particular para aquellos estudiantes que no son hablantes nativos del idioma inglés. El presente estudio intenta contribuir en el área de instrucción del Inglés para Propósitos Médicos, y particularmente a los estudiantes de Enfermería de la Universidad Nacional de Villa Mercedes (UNVIMe), explorando las relaciones de causa y efecto (CE) en un corpus de Discusiones en Artículos de Investigación (AI) médicos de tres tipos: experimentales, observacionales, y artículos de revisión. La teoría de género propuesta por el Inglés para Propósitos Específicos (ESP, según sus siglas en inglés) (Swales, 1990; Dudley Evans, 1994) otorga el fundamento teórico para el enfoque de los AI como género, y la Lingüística Sistémico Funcional (LSF, según sus siglas en inglés) (Halliday y Matthiessen, 2014) proporciona las herramientas lingüísticas para la categorización, análisis e interpretación de las relaciones de CE. Con base en este marco teórico, se categorizaron las instancias de CE de acuerdo al nivel de metafunción en el que ellas se realizan: textual (secuencias cohesivas construidas con adjuntos textuales como therefore) lógico (complejos clausales unidos por conjunciones como because) y experiencial (a nivel de la cláusula, cumpliendo el rol de proceso: caused, circunstancia: because of; o participante en cláusula relacional: x is the cause of). Los resultados revelaron que hay una marcada predominancia de realizaciones de CE a nivel experiencial (50%) especialmente como procesos, seguido por complejos clausales (38%) y finalmente secuencias cohesivas (12%). Se realizó un análisis detallado de procesos expresando CE y se ofrece un repertorio de las maneras preferidas de construir relaciones de CE en el corpus analizado. Estos resultados ofrecen nuevas perspectivas en cuanto a las diferentes maneras de expresar significados causales y constituyen una poderosa herramienta para el desarrollo de material para la enseñanza en el área de ESP.