Contributions and Challenges of Addressing Discursive Racism in the Canadian Media
Notice bibliographique
Résumé
Over the last three decades, our research has largely focused on the social systems that contribute to and reinforce racism in Canadian society. The media are among the most powerful of these many institutions, as they help transmit its central cultural images, ideas, and symbols as well as a nation’s narratives and myths. Media discourse plays a large role in reproducing the collective belief system of the dominant White society and the core values of this society. Using discourse analysis as a central tool, we have analyzed how social power, dominance, and inequality are produced and resisted through text and talk. The coverage of issues affecting racialized minorities is filtered through the stereotypes, misconceptions, and erroneous assumptions of a largely White-dominated group of media institutions. The media’s images reinforce cultural racism and White hegemony. Our approach identifies a constant and fundamental tension between the everyday experiences of racialized and indigenous people and the perceptions of publishers, editors, journalists, producers, broadcasters, and other media personnel, who have the power to redefine that reality. Over the years, we have continued to document the ways in which racism as ideology, policy, and praxis functions in media organizations. In all of our research and writing, we note how so-called liberal ideologies carry very different meanings, connotations, and consequences. We believe that notions of tolerance, accommodation, equality, fairness, and freedom of expression—central concepts in liberal media discourse—have immensely flexible meanings. Our work has been influenced by many scholars of discourse analysis, such as Teun van Dijk, Michel Foucault, and Stuart Hall. The framework we share is the belief that racialized discourse advances the interests of White hegemony and has an identifiable repertoire of ideas, words, images, and practices through which racism is advanced.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».