Russia’s Portrayal in the Mirror of International Mass Media: The Role of Cultural Context
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of cultural context in media texts can contribute to understanding how national images are constructed in the international media discourse. The image of a country is better understood by the audience of another country when it is introduced through familiar cultural concepts and well-known experiences so that specific, culture-bound elements of the other culture are brought closer to the target audience.The research provides linguo-cultural analysis of Russia’s portrayal in political media discourse in English-speaking countries drawing on the approach to political discourse as the process of production and interpretation of a text in meaningful political, social and cultural context.The study is aimed at exploring British and U.S.A. mass media to reveal typical features of the English-language political discourse concerning Russia and to find out how Russia’s image is constructed. In the course of the study we examined culture-bound lexicon in texts of various genres of political discourse in mass media focusing on Russia. Further, the use of Russian culture-bound items without translation in British and American mass media was analyzed, and such items were classified into categories according to their contextual functions.The results indicate that Russia is deeply integrated into the cultural context of the English-speaking audience; it can be said that Russia’s image in the Anglophone political media discourse is outlined with the aid of various cultural-bound associative, connotative and metaphorical links which are familiar for native readers and serve them as a bridge facilitating their understanding and interpretation of Russian culture.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».