Unveiling Self-Identity of Teachers: A Critical Discourse Analysis of Perception and Interpretation of Selected Poems of Rupi Kaur’s “Homebody”
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the unique amalgamation of linguistic and visual elements in Rupi Kaur’s Instapoetry, and how it contributes to the self-identity representation of university-level teachers in English Literature or Linguistics. Ten participants, each with considerable teaching experience and active research engagement in their respective fields were individually invited to participate in this research from various universities in Pakistan. Data collection includes two sessions of semi-structured interviews. Additionally, a supplementary questionnaire was used to gather demographic information and insights into participants’ academic backgrounds. The transcribed data were analyzed using Norman Fairclough’s Three-dimensional framework of CDA, revealing the transformative role that linguistic and visual elements play in shaping teachers’ self-identity by fostering their innovation, individuality, and inclusivity as professionals and individuals. However, the study also highlights persistent challenges related to cultural conservatism and academic freedom when adopting new trends in Instapoetry. The study suggests practical implications for teachers and educational institutions to benefit from a subtle understanding of the relationship between Instapoetry and self-identity. The study has two main limitations: a small sample size of university-level teachers and a primary focus on selected poems from Rupi Kaur’s “homebody” for analysis.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».