Notice bibliographique
Résumé
Since political discourse portrays politicians’ knowledge state and their ideological assumptions, a critical analysis of Clinton’s speeches may unveil her perceptual and conceptual worlds. More specifically, CDA may uncover Clinton’s mental representations about the Tunisian Revolution and the US attitude towards such an important political event in North Africa and the Middle East. Studying factive presupposition and epistemic modality seems to be an effective pragmatic tool to reveal what is presented as factual or ideological knowledge in political discourse. The research instrument used to sort out the frequency distribution of lexical features, mainly factive and emotive verbs, factive noun phrases, mental state verbs and epistemic modal adjectives and adverbs, is the latest version of “AntConc” software. To uncover the epistemic state of Hillary Clinton, van Dijk’s (1995a) approach is implemented to analyze her speeches between January 2011 and December 2012. At the discourse level, research findings reveal that factive presupposition unveils the speaker’s strong personal commitment to the truth value of her propositions. At the cognitive level, results show that the speaker’s personal and social ideologies and knowledge are demystified by the cognitive mechanisms that govern discourse production and understanding via Idealized Cognitive Models (ICMs), cognitive frames and mental models. This study bridges the gap caused by the lack of research on factive vs. ideological knowledge in political discourse from a socio-cognitive perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».