What if Nature Fought Back? Multimodal Metaphor in Green Non-Profit/Social Advertising
Notice bibliographique
Résumé
Creating a conscious environment culture which highlights our commitment to protecting natural resources has been steadily increasing. The use of multimodal metaphor is a crucial rhetorical device for understanding the complexities of the global climate change crisis. More specifically the exploitation of multimodal metaphor in genres such as public awareness campaigns aims at triggering the audience’s attention. In light of this, this paper investigates the use of multimodal metaphor in green non-profit/social advertising to understand to what extent these advertisements may be effective when promoting and encouraging change in behaviour patterns concerning environmental protection and climate change. For this purpose, a corpus of 130 multimodal advertisements containing metaphors on environmental awareness has been investigated. The study uses an adaptation of previous procedures designed for the identification of verbal, visual and multimodal metaphor (Alousque, 2014; Hidalgo-Downing & O’Dowd, 2023; Pragglejaz, 2007; Šorm & Steen, 2018; Steen et al., 2010). Results confirm the effectiveness of metaphorically conceptualising environmental themes such as climate change, global warming, and pollution. Moreover, the findings show that the pragmatic effect of metaphor used by non-profit organisations aims at creating a conscious environment culture, while the majority of the metaphors suggest a mixed or negative evaluation of environmental issues. Further research will include the investigation of metonymy in these campaigns.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».