Ecocritical Perspectives on the Healing of Nature: A Study of COVID-19 Poetry
Notice bibliographique
Résumé
This research paper examines a curated selection of poetry written during the COVID-19 pandemic, highlighting nature's recovery from the trauma inflicted by humanity's relentless pursuit of industrialization and urbanization. The study explores literature's potential to inspire environmental awareness and foster constructive change. Since the Industrial Revolution, industrialization and urbanization have placed immense pressure on the natural world, leading to ecological imbalance, resource depletion, and climate change. This research aims to provide insights into how poetry engages with environmental themes, portrays associated challenges, and envisions pathways for rejuvenation. Situated within the framework of ecocriticism—a literary theory that investigates the relationship between literature and the environment—this study deciphers poems to uncover their environmental concerns, critiques of human behavior, and proposed solutions for healing. By employing ecocriticism as its primary methodology, the analysis reveals underlying ecological issues, incisive critiques of human actions, and thought-provoking solutions for rejuvenating our planet, as depicted in the selected COVID-19 poetry. The research draws upon a rich array of poetic works from the pandemic, focusing on those that capture the transformative power of nature's healing amidst the scars left by humanity's unyielding drive for industrialization and urbanization. It underscores the vital role of literature in nurturing environmental consciousness and catalyzing positive change. Grounded in the principles of ecocriticism, this paper offers insights into the intricate interplay between literature and the environment, presenting a unique perspective on the potential of poetry to inspire environmental awareness and prompt meaningful action for the healing of nature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».