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Enregistrement W2955225541 · doi:10.5539/ijel.v9n4p252

Power, Ideology and Identity in Digital Literacy: A Sociolinguistic Study

2019· article· en· W2955225541 sur OpenAlexvenueno aff
Fatima Zafar Baig, Wajeeha Yousaf, Fareeha Aazam, Sarah Shamshad, Iqra Fida, Muhammad Zammad Aslam

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologySociologyLiteracyIdentity (music)Power (physics)Social mediaDimension (graph theory)LinguisticsMedia studiesSocial psychologyGender studiesEpistemologyPsychologyAestheticsPolitical sciencePedagogyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the significance of digital media in terms of social implications. It draws its theoretical insights from the Darvin and Norton model of investment (2015) as it gives purely a new dimension to the concept of digital literacy. The study is designed in order to evaluate some important aspects of Social media, particularly Facebook, as an important digital literacy practice. Firstly, the study examines the way power is operated in the digital mediated construction of social identities. Certain social identities position other identities and accord or refuse them power. These even shape social ideologies and identities as English-language speakers hold a privileged position in society while Urdu-language speakers are marginalized all over the world. Secondly, it explores the role of digital media in the investment of language and digital literacy practices to represent social ideologies at three different angles of marriage, adulthood and family. Having established a sampling frame consisting of nine Facebook pictorial postings from three Facebook pages, the findings suggested that the text and visual representations of Facebook postings use various linguistic features like literary devices that are playing an evident role in the representation of social ideologies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,177
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,177
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,358 · 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'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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