Sustainable Green Future from a Multimodal Positive Discourse Analysis Perspective: Investigating Environmental Metaphors in Some Selected Cartoons
Notice bibliographique
Résumé
A substantial body of research pertaining to ecological issues has significantly centered its attention on laying out the deleterious, harmful and destructive consequences stemming from human actions upon the environment. This emphasis often revolves around negative metaphors that evoke fear, threats, and danger, leaving the positive aspects of green and sustainable future relatively unexplored. This paper adopts a Multimodal Positive Discourse Analysis (MPDA) approach to scrutinize visual socio-cognitive metaphors presented in 11 environmental cartoons disseminated by the Indian Council of Energy, Environment and Water (CEEW) on diverse ecological issues. The study aligns with Forceivelle's (1996 & 2009) theory of multimodal metaphor and Hart's (2008) model of critical metaphor analysis in the light of Martin's (2004) Positive Discourse Analysis (PDA) theoretical framework. Therefore, emphasizing the significance of visual metaphor in the formulation of new and positive eco-friendly scenarios through the process of projection and integration across two distinct input spaces. The results of the study show that positive scenarios such as hope, success, aspiration, ambition, and optimism have been motivated in the generic space, providing an antithesis to the predominant negative scenarios characterized by stereotypes of eco threat, harm, insecurity, and instability.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».