Climate Change and Linguistic Assistance to Overcome Its Risks: An Eco Linguistic Analysis of Greta Thunberg Speech
Notice bibliographique
Résumé
Climate change, like many other pressing issues in today's society, is being scrutinized by the linguistic community as well under the subcategory of Eco linguistics. In this context, the present study tries to illuminate this new field by critically or Eco linguistically analyzing Greta Thunberg’s most recent (selected) speech. In particular, by using the theoretical framework given by Norman Fairclough’s three-dimensional discourse model, the study analyzes the way how Greta draws on different linguistic devices or adopts highly selected use of language to convey an ecologically beneficial perspective and ideology. It also examines the use of figures of speech in her speech and it explores how the selection is made for conveying an ecologically beneficial perspective. The findings revealed her careful selection of vocabulary items, use of direct and dominant language, extensive use of metaphors, ironic expressions and lack of euphemistic expressions. Besides that, her use of conjunctions adheres to coherence, her inductive style of argumentation focuses on reasoning. The findings showed the use of transitions throughout her speech between pessimistic and optimistic expressions. The result presented that her manipulation through the use of sensitive and emotionally triggered words have influenced people to a great deal to the point of shaping their distinct ideology regarding climate change and thus to pursue an agenda based on action. The study also provides implications to develop understanding of climate related discourses as it stresses the role which language or linguistics play in encouraging and influencing people to safeguard the systems that sustain life.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».