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Record W7029977152

Margaret Atwood e la questione ambientale: la sensibilizzazione dei bambini attraverso la letteratura

2023· article· it· W7029977152 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2023
Typearticle
Languageit
FieldArts and Humanities
TopicUtopian, Dystopian, and Speculative Fiction
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWildernessContext (archaeology)Italian studies
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il presente elaborato propone l’analisi di tre libri per bambini pubblicati da Margaret Atwood, in cui la sensibilizzazione dei bambini riguardo la tematica ambientale e il rispetto per la natura e gli animali che la abitano risultano fondamentali. Il lavoro inizia con un breve excursus biografico della scrittrice, soffermandosi sugli eventi che hanno fatto maturare in essa una solida coscienza sociale e ambientale. La sua infanzia passata nei boschi del Québec, seguendo gli studi del padre entomologo, e successivamente il suo lavoro come istruttrice nei campi estivi le hanno consentito di guadagnare un ricco bagaglio di esperienze a contatto con la natura, che hanno contribuito a creare una spiccata sensibilità ambientale nella mente di Atwood. La sua personalità forte e determinata continua a spingerla tutt’oggi a combattere per ciò che ritiene giusto e a farsi portavoce di grandi e importanti cause, quali l’ambientalismo, la difesa dei diritti umani e la libertà di parola. Grazie all’analisi di alcuni racconti contenuti in Wilderness Tips, si presentano concetti chiave nella produzione di Atwood, ad esempio il mito della wilderness, il quale ha svolto un ruolo fondamentale nella costruzione dell'immaginario e dell'identità canadesi. Inoltre, si nota come la raffigurazione e la percezione dell'elemento della wilderness nelle opere dell'autrice sia cambiato ed evoluto nel tempo. In The Tent, queste tematiche permangono e i testi presi in esame aggiungono delle riflessioni riguardo il negazionismo della crisi ambientale e lo sfruttamento perpetuato dall’essere umano nei confronti della natura e degli animali. Il fulcro dell’elaborato si compone dell’analisi di tre libri illustrati per bambini e il filo rosso che lega le tre opere è la tematica ambientale. Up in the Tree si concentra sulla descrizione della connessione dei bambini con la natura e il loro bisogno di contatto diretto con essa. Questo rapporto non solo apporta benefici a livello fisico e mentale ai bambini, ma li predispone anche a sviluppare una sensibilità a valori in grado di tutelare gli equilibri del pianeta. In Anna’s Pet la giovane protagonista, che si trova nella fattoria dei nonni, è alla ricerca di un animaletto da portare con sé in città. Tramite i sensati consigli dei nonni, Atwood riesce a insegnare ai giovani lettori l’importanza di creare un legame sano e rispettoso con gli animali, i quali possiedono caratteristiche e bisogni propri. For the Birds chiude questa “trilogia sulla natura” e in esso l’impegno di Atwood volto alla sensibilizzazione dei più giovani riguardo la tematica ambientale si fa più serio. Vengono, infatti, introdotte nella discussione diverse problematiche ancora attuali, come l’inquinamento, il disboscamento delle foreste e la perdita di habitat per diverse specie di animali. Attraverso il viaggio di Samantha, trasformata in un uccello dalla vicina di casa, i lettori riescono a individuare la problematicità di molti comportamenti umani, volti a ledere l’equilibrio degli ecosistemi della Terra. Atwood rappresenta una figura di riferimento e ispirazione per le nuove generazioni impegnate sul fronte del verde, ma allo stesso tempo si dimostra anche una loro autorevole sostenitrice e alleata, disposta a offrire il suo sapere per aiutare i giovani a costruire un mondo migliore.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.942
Threshold uncertainty score0.115

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0060.005
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.208
Teacher spread0.200 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2023
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