How to take care of the earth: \na sociopragmatic analysis of cultural identity and \ncontextualized meaning in Canadian environmentalist discourse
Notice bibliographique
Résumé
This thesis uses current sociopragmatic theory to investigate the effects of cultural identity \nand related contextualizing elements (e.g., knowledge of relevant history) on linguistic \nmeaning in environmentalist discourse, as well as framing theory for an interdisciplinary \ninterpretation and additional support of its findings. More specifically, this entails the \napplication of Acton (2014)’s Sociopragmatic Framework to speech data from a \ndocumentary film about environmental racism in Canada, which simultaneously provides an \ninstance of substantiated use and validation for the underutilized framework. In order to test \nthe framework’s hypothesized predictive capabilities, the project additionally includes a short \nsurvey designed to probe the perception and interpretation of speaker identity and motivation \nin correlation with linguistic and contextual variables, based on predictions derived from data \nanalysis with the framework. Survey results indicate mixed potential of and the need for \nfurther research on the framework’s predictive capabilities, but clearly demonstrate its \nimmense usefulness and versatility as an analytic tool for applied sociopragmatics. The main \nanalysis illustrates the extensive pragmatic influence of cultural identity on environmentalist \ndiscourse, particularly with respect to its role as an effective contextualizing element. The \nthesis concludes that future research on the topic likely needs to focus more specifically on \nthe effects of individual sociocultural background and ideology.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,037 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».