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Enregistrement W3003950184 · doi:10.1080/17524032.2019.1710226

Representing Ecological Crises in Children’s Media: An Analysis of <i>The Lorax</i> and <i>Wall-E</i>

2020· article· en· W3003950184 sur OpenAlexaff
Kylie Caraway, Brett Caraway

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Communication · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeRepresentation (politics)Ecological crisisInterpersonal communicationEnvironmental crisisSociologyEcologyHistoryPolitical scienceEnvironmental ethicsSocial scienceLiteratureArtLawPhilosophyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines representation of ecological crises in children’s media. Children’s media constitutes an important area of ecocinema critique due to the particular vulnerability of children to persuasive messaging. Using themes from ecocinema studies, we conduct a textual analysis of two animated motion pictures: Universal Pictures’ The Lorax [(2012). The Lorax. Directed by Chris Renaud. Universal City, CA: Author)] and Pixar’s Wall-E [(2008). Wall-E. Directed by Andrew Stanton. 2008. Emeryville, CA: Author]. We analyze these films in terms of: (1) anthropomorphic representations; (2) displacement of collective aspects of ecological crisis to the level of interpersonal conflict; (3) greenwashing; and (4) narratives of pastoralism and replenishment. We consider how these films discursively constitute ecological conditions, processes, and crises. We examine these representations as indicators of an underlying crisis in capitalism, of a struggle to come to terms with ecological destabilization. Ultimately, we conclude that a more speculative reimagining of the relationship between humans and the natural world is required to stave off the worst effects of global ecological destabilization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,150 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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