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Enregistrement W2793416149 · doi:10.5539/ijel.v8n3p339

War on Terra and Eco-Critical Discursivity: Analyzing the Role of Cultural Productions in Creating Eco-Consciousness

2018· article· en· W2793416149 sur OpenAlexvenueno aff
Umaira Aleem, Inayat Ullah, Aziz Khan, Afzal Khan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcocriticismConsciousnessAppealAestheticsEnvironmental ethicsSociologyHistoryEcologyEpistemologyPhilosophyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Euro-American exclusivity has been eclipsing the universalizing appeal of Ecocriticism, which attempts to counter the war on terra—the Latin name for earth. Ecocriticism also explores the connection between humans and their environment. It gives way to the examination of the environment and its illustration in literature and, by doing so, develops an investigative ecological consciousness regarding different environmental issues. The present study is aimed to study the non-Euro-American setting of Anis Shivani’s Karachi Raj (2015) through an eco-critical lens. It attempts to explore the eco-critical consciousness of the characters, highlighting the way the effort of creating eco-consciousness is made through the settings and plot of the literary text. The study focuses on environmental issues presented in the novel through various situations. The research uses qualitative method of textual analysis under the theoretical underpinnings of Ecocriticism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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