Exploring Social Inclusion on Instagram: An Eye-Tracking Analysis of English and Italian University Language Centres’ Pages
Notice bibliographique
Résumé
This study examines how university language centres (ULCs) use visual content on Instagram to convey the values of social inclusion. The analysis focuses on four ULCs affiliated with either the Association of University Language Centres in the UK and Ireland (AULC) or the Italian counterpart, Associazione Italiana Centri Linguistici Universitari (AICLU). Using a mixed-methods approach (eye-tracking data combined with thematic image coding), the study investigates: (1) whether and what images of inclusion are recognised by participants; (2) how recognisable and impactful they are for users similar to ULC audiences; (3) what type of conceptualisation of the specific values of inclusion are prototypically recognised by the group of participants. Findings reveal that while informants recognise inclusive imagery, it remains limited. Representations of ethnic, age, professional, and socio-economic diversity are more common than those of gender identity or diverse ability. Eye-tracking data indicate that the semantic traits conveyed by group images, particularly those showing intergenerational or professional variety, are more prototypical in informants’ conceptualisation of inclusivity. UK-based ULCs tend to use more visually impactful and inclusive content, while Italian centres present a less hybrid, more centre-specific and functional identity. The paper also reflects on the terminology used in inclusion discourse, proposing the use of a new blended term for disability: divability, which values diversity without reinforcing deficit-oriented language. This neologism, inspired by both linguistic economy and positive framing, is offered as a stimulus for further reflection. The study concludes with a discussion of the communicative and ethical implications of visual representation in language education, outlining directions for future research on user perception and inclusive design.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».