MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1583253547 · doi:10.5539/ijel.v5n3p143

A Critical Discourse Analysis of SANA and Aljazeera English Channel's Coverage of Syria's 2014-2015 Uprising

2015· article· en· W1583253547 sur OpenAlexvenueno aff
Ansam Ghazal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyCritical discourse analysisSurprisePoliticsRealization (probability)Power (physics)Mass mediaBroadcasting (networking)SociologyChannel (broadcasting)Media studiesLinguisticsPolitical scienceAdvertisingLawComputer sciencePhilosophyCommunicationTelecommunicationsBusinessComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the study is to highlight the impact of ideology on SANA and Aljazeera English channel concerning the Syrian uprising between 2014-2015. The study aims at comparing and contrasting the coverage Syrian uprising portrayed in two Arab leading media. In addition, the current study shows the persuasive strategies that both used to be famous in the mass media world. The study investigates 8 headlines and subtitles, examining how ideology resides in these texts according to Faircoulgh’s assumptions. Furthermore, the study is framed with the theory of critical discourse analysis (CDA) which reflects the strategies utilized for political purposes. This paper further aims at discussing the realization of power by the use of language in the political discourse. It is no surprise that the persuasive strategies used by politicians in broadcasting news about Arab uprisings lead to sympathizing people’s hearts and emotions; therefore, their reaction against what they hear and watch will be expressive.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of English LinguisticsMême sujetDiscourse Analysis in Language StudiesTravaux en français237 207