How a Brazilian Public University Understands Sustainability: A Study Based on Sociological Discourse Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to analyze the sustainability discourse manifested by a public institution dedicated to higher education located in the northeastern region of Brazil, the Federal University of Paraiba, during the time interval between the years 2009 and 2020. It used Sociological Discourse Analysis as a research method. It also used the documentation produced by the institution as a data source, in particular its Institutional Development Plans and Management Reports, as well as the media content produced and broadcast by its television channel and magazine. The research also used conversations held with employees linked to organizational management and observations recorded through photographs. Some questions were the basis for the data analysis: Who is the speaker; What is the position of the speaker; Which audiences did the speaker target; What did the speaker silence in the discourse; How did the speaker organize the speech; The research discovered discursive positions, narrative configurations, and semantic spaces that revealed an institution focused on its social function. It used teaching, research, and extension activities to be active in contact with society but placed its internal challenges in the background. It emerged that, despite understanding the importance of sustainability, internal actions to transform the organization into a laboratory for experimentation in this sense decreased due to the prioritization of combating recurrent socio-economic problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».