Digital Rebranding and Quotidian Self-Reinvention: Wellness Influencer-Healers’ Negotiations of Authenticity and Tellability Crises on Instagram
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines practices of digital rebranding, characterised as the strategic overhaul and staged revitalization of one’s digital persona, within wellness influencer cultures on Instagram. Processes of rebranding, which are communicatively afforded by and performatively augmented through platform tools, features and semiotic resources, introduce a narrative disjuncture that requires delicate rhetorical management of self-historicity in relation to neoteric self-presentation practices in order to preserve impressions of authenticity. Drawing on data collected during a longitudinal blended digital ethnographic study, including screen-based participant observations, social media content extraction and oral interviews, I explore the ways in which female wellness influencer-healers discursively (re)negotiate their self-positioning in connection to their current and past digital brands and, relationally, their (imagined) audiences. I suggest that rebranding practices are narratively structured by and, in turn, enact authenticity through discourses of ‘personal growth’ and ‘pedagogical self reflection,’ thereby constructing self-presentational shifts as emergent and organic evolutions in one’s online presence. The paper further argues that digital rebranding manifests from compounded crises of authenticity and tellability, compelling users to continuously recalibrate their online personas in alignment with evolving platform norms and audience expectations. The analysis therefore foregrounds the paradoxical struggle of maintaining a stable personal brand whilst adapting to the dynamic nature of social media.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| 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 | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».