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Enregistrement W2735086449 · doi:10.5539/ijel.v7n4p247

Identity and National Belonging in Ansaruallah’s Political Rhetoric: A Transitivity Analysis

2017· article· en· W2735086449 sur OpenAlexvenueno aff
Gibreel Sadeq Alaghbary

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetoricNational identityHomelandPoliticsNationalismSolidaritySociologyTransitive relationIdentity (music)Political scienceIdeologyGender studiesLawLinguisticsAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study concerns the application of the transitivity model as an analytical tool in the investigation of ideology in political rhetoric. Specifically, the paper examines the issues of national belonging and the construction of identity in Ansaruallah’s proposals to the National Dialog Conference in 2013. The data for the study is constituted, for considerations of thematic relevance, by the Sa’ada Issue part of the proposals. The objective of the analysis is to find out in what terms Ansarullah’s identity is constructed, how the nation is promoted as a value in Ansaruallah’s political rhetoric, and how important national belonging is in Ansaruallah’s construction of their social identity. In order to address these concerns, the paper analyzes the nominal and verbal constructions in the proposals using the linguistic framework of the transitivity model (Simpson, 1988). Findings from the analysis reveal that Ansaruallah construct themselves as an oppressed group whose members are bound by religion and oppression, rather than by a nationalist bond. Indeed, Ansaruallah distance themselves from Yemen, fellow Yemenis, the national government and from national institutions, and instead express emotional attachment to Sa’ada, which is construed as the homeland, and solidarity with Ansaruallah militants and Sa’ada residents, who are construed as the co-nationals of the homeland.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,089
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 savante0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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