Political Cartoons as a Vehicle of Setting Social Agenda: The Newspaper Example
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the cartoons genre has gained considerable research interest across disciplines; for example, communication, media studies and health sciences. More so, cartoons serve as potent source of data used to study social phenomena. This paper aims at illustrating how political cartoons are used as a vehicle of setting social agenda in Nigerian newspapers to reorient and shape the public opinion through recurrent depictions mirroring current socio-political issues at a given period. The cartoons texts were excerpted from two major Nigerian newspapers, Daily Trust and Vanguard during the period 2007-2010. One-hundred cartoons were selected using purposive sampling technique. Fifty cartoons were taken from each newspaper magazine. Specifically, content analysis was used to identify the themes contained in the cartoons depictions. Qualitative method was used to analyze the cartoons through semiotic analysis. The analysis is mainly concerned with the interpretation of the sign system based on the connotation and denotation elements in the cartoons. The results indicated that 80% of the themes focused on substantive issues through which social agenda is set to reflect social practices in the Nigerian social political contexts. Also, the results showed that Nigerian political cartoons set social agenda by mainly encapsulating current and sensitive issues that people are much concerned about. Finally, the study has identified the lack of supportive and clearly defined theoretical background in analyzing political cartoons as a major problem in previous cartoons research. Thus, this paper contributes to the cartoon research by offering theoretical insight to the cartoon genre through agenda setting theory of media effect.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle