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Enregistrement W2165505162 · doi:10.5539/jsd.v6n5p50

Silencing Climate Change in Utah Through Extremist Rhetoric and Stakeholder Processes: A Critical Discourse Analysis

2013· article· en· W2165505162 sur OpenAlexvenueno aff
Grace Elizabeth Bjarnson

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueRhetoric and Communication Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBureaucracyRhetoricIdealizationSociologyRationalityPublic interestPoliticsPolitical scienceDiscourse analysisPublic administrationEnvironmental ethicsLaw and economicsPublic relationsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper utilizes Critical Discourse Analysis (CDA) to explore the dimensions of domination and freedom within two significant public forums on climate change in Utah: (1) the resolution HJR 12 passed in the Utah State Legislature in 2010 and (2) the Blue Ribbon Committee on Climate Change (BRAC) process organized in 2006. The resolution HJR 12 reflects an extremist or inflammatory rhetoric point of view, while BRAC presents itself as a beacon of bureaucratic rationality, efficiency, and hierarchy. Forums such as these are force-feeding Americans subtly and not so subtly with divisive discourse and restrictive visions that pollute American politics and weaken the nation's capacity to address and solve its most challenging problems. HJR 12 exemplifies the role interpretive control plays in silencing those who disagree. The BRAC process illustrated how bureaucracy and rationalization may constrain future vision and action, reinforce current power structures, and encourage extreme rhetoric further down the road. This analysis uncovers the idealization of rational power underlying both forums. This idealization creates an unstable ground where powerplays, poorly disguised as rational policy making, dominate while silencing other voices. Scholars, government bureaucracies at all levels, and the American public wishing to deal with today’s complex challenges must purposefully address destructive assumptions associated with idealized rational processes, while recognizing the important role uncertainty, values, worldviews, and interests play in encouraging or discouraging policy change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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