Trump's electoral speeches and his appeal to the American white working class
Notice bibliographique
Résumé
This paper contributes to the study of social change by considering boundary work as a dimension of cultural change. Drawing on the computer-assisted qualitative analysis of 73 formal speeches made by Donald Trump during the 2016 electoral campaign, we argue that his political rhetoric, which led to his presidential victory, addressed the white working class's concern with their declining position in the national pecking order. He addressed this group's concern by raising their moral status, that is, by (1) emphatically describing them as hard-working Americans who are victims of globalization; (2) voicing their concerns about 'people above' (professionals, the rich, and politicians); (3) drawing strong moral boundaries toward undocumented immigrants, refugees, and Muslims; (4) presenting African Americans and (legal) Hispanic Americans as workers who also deserve jobs; (5) stressing the role of working-class men as protectors of women and LGBTQ people. This particular case study of the role of boundary work in political rhetoric provides a novel, distinctively sociological approach for capturing dynamics of social change.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».