"War on Terror" Via a "War of Words": Fear, Loathing, and Name-Calling In Hollywood's War's In Afghanistan and Iraq
Notice bibliographique
Résumé
War on Terror" via a "War of Words" | 11 "war on terror" via a "war of words": Fear, loathing and name-calling in Hollywood's wars in Afghanistan and iraq Anjali Pandey 1 9-11 And tHE wAR on tERRoRThe causal connection between the September 11, 2001 attacks and the war in Afghanistan and Iraq was strategically and carefully construed on the part of the Bush Administration-providing a perfect political alibi for the subsequent U. S. military invasion and occupation of these two sovereign nations.Former President Bush is famously remembered for declaring: "We wage a war to save civilization itself.We did not seek it.But we will fight it" (Excerpts, 2001, p. 6).Across the Atlantic, Tony Blair's matching war cry was: "To safeguard peace, we have to fight" (Cowell, 2001, p. 6) Also chronicled is the Anglo-American alliance formed to combat the global "war on terror" (Hoge, 2001) with Britain vowing to stand "shoulder to shoulder with the US" (Ford, 2001, p. 7) defending itself against what President Bush called "acts of unimaginable horror" (Excerpts, 2001, p. 6), and his British ally called "the worst terrorist outrage" (Cowell, 2001, p. 6).A decade later, the wars still rage both on the ground and on the silver screens of Hollywood.The overt attacks on the people and places in these two war-zones have had a noticeable ripple affect domestically in terms of 'reported' public sentiments and reactions.Most are aware for example of the firestorm of fear-driving attempts in the recent, highly publicized church-sponsored Koran-burning event.Equally prominent is the inflammatory reaction from some New Yorkers to the building of a mosque near Ground zero.Adams (2010, p.5) reports on these events:
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,022 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».