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Enregistrement W2955848678 · doi:10.5539/ijel.v9n4p288

Literacy, Identity and Gender: A Case Study of Love Letter Writing Practices from Pakistan

2019· article· en· W2955848678 sur OpenAlexvenueno aff
Fatima Zafar Baig, Naveed Ahmed

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Communication and Language
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologySituatedLiteracyPerspective (graphical)Identity (music)Meaning (existential)SociologyGender studiesSocial practiceCultural identityQualitative researchSocial psychologyPsychologySocial scienceAestheticsPedagogyPolitical sciencePoliticsLawHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to explore the identity (ies) and ideology (ies) embedded in the love letter writing practices of the people particularly in Pakistan. It brings forth the established social and cultural practices and thoughts of the letter writers from gender perspective. This study investigates the ways in which gender identity is enacted within the language of love letters. Being a significant social literacy practice, the writing of a letter is rooted in a particular social situation. Like all other types of literacy objects and events, the activity advances its meaning and significance from being situated and positioned in cultural beliefs, values, and practices. A case study of the young Pakistani couple has been conducted in this regard where the language used by couple in their love letters is analyzed from ideological perspective. The data are comprised of the love letters which are analyzed qualitatively. Street’s Ideological Model has been employed for qualitative analysis. The research finds out that the ways in which people communicate are constrained by the structures and forces of those social institutions within which they live and function. It also highlights the substantial role of language in the constructions and representations of social and cultural beliefs and values.

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)0,010
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 enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,010
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,336 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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