A Functional Analysis of the 2011 English Language Canadian Prime Minister Debate
Notice bibliographique
Résumé
In March of 2011, Conservative Canadian Prime Minister Stephen Harper lost a vote of no confidence in Parliament, which triggered an election in May and two debates in April. Three challengers also participated in the debates: Michael Ignatieff (Liberal), Jack Layton (New Democratic Party), and Giles Duceppe (Bloc Quebecois). This study applied the Functional Theory of Political Campaign Discourse to the English language debate. Attacks and acclaims (which occurred at about the same frequency) were more common than defenses. However, incumbent Prime Minister Harper acclaimed more than he attacked – and more than the three challengers. The challengers attacked more than they acclaimed – and more than the incumbent. This contrast was particularly acute when the candidates discussed past deeds (record in office). Each of the four candidates discussed Harper’s record more than any other candidate’s record and, of course, Harper acclaimed when he discussed his record whereas the challengers attack when discussing Harper’s record. These four candidates discussed policy more than character. When discussing general goals and ideals, they acclaimed more than they attacked. These results are compared with studies of political leaders debates in other countries and elections.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».