Picture-perfect, peaceful, and protected: Canadian national parks’ multimodal discourses and representations of mandates on Instagram
Notice bibliographique
Résumé
This thesis analyzed multimodal social media communications of a government agency that manages national parks, to study the kinds of discourses that are constructed by national parks agencies through representations of the parks and their nature. Furthermore, it analyzed and interpreted how the discourses relate to the mandate and other missions that the agency must adhere to, which are generally a combination of focusing on nature conservation while also providing visitation opportunities. I analyzed the content of the official Instagram account of Parks Canada, which manages the country’s national parks and cultural heritage. A theoretical and analytical framework combining Discourse Analysis and Social Semiotics have been applied to perform a Multimodal Critical Discourse Analysis on @parks.canada and specifically on 79 of their posts published in 2019. Through analysis of the Instagram page’s affordances and the visual and linguistic communications within the posts, four main themes have been identified: National parks are perfect holiday destinations, Covert protection of unspoiled nature, National parks as abstract homelands and Drawing a crowd with empty landscapes. The agency mainly uses their Instagram to encourage visitation of the parks, in similar ways as commercial representations of nature, while discussions of protecting the nature’s ecological integrity and (Indigenous) Canadians’ relation with and influence on the parks are minimal. This limited representation of the parks’ purposes and meaning echoes previous studies, where idealized landscapes and the divide between nature and culture were main representations of (protected) natural areas. It is argued that using the @parks.canada page to communicate more regarding the agency’s other missions and the national parks’ purposes and value besides holiday destinations, could be conducive to give the large Instagram audience a broader understanding of the parks and people’s influence on and responsibility regarding nature. (Less)
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».