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Enregistrement W2914500152 · doi:10.5539/ijel.v9n2p1

Discursive Strategies and Media Representation of Conflicts

2019· article· en· W2914500152 sur OpenAlexvenueno aff
Naeem Afzal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Conflicts in Afghanistan, Pakistan, and Middle East
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewspaperMainstreamPublic opinionNarrativeSociologyMedia studiesSocial mediaJournalismMass mediaContent analysisPolitical scienceSocial scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The media’s tendency to widely represent conflicts, through legitimization or de- legitimization, makes us believe that media narratives may not be perceived as ‘neutral stances’ for the public consumption. This study investigates the policy of a mainstream newspaper, The News International (NI), in Pakistan and discursive strategies manipulated by its editorial writers to portray the Arab Spring. It, specifically, examines how the selected newspaper editorials thematically constructed the uprising; (re) formulated the public opinion by echoing the Arab Spring-centred perspectives; and mostly backed the revolting protesters against the dictatorial rules in Tunisia, Yemen, Egypt, Libya and Syria. The data consist of purposefully selected editorials, which were published between January 2011 and December 2012. This particular timeframe has been distinguished for peak media coverage of the events. The qualitative data (editorial content) are analysed by using NVivo. Through discourse analysis approach, it is revealed that editorial writers employed several recurrent themes (e.g., protests, democracy, horror) to project a positive image of the protesters’ movement and fully utilised their prerogative in constructing a ‘pro-Arab Spring’ discourse. This study concludes that such ‘opinion discourses’ serve as an eye-opener to the role of media in representing conflicts from different angles while staying in different societies. It also provides insights into the ways newspapers (dis) empower readers by promoting certain factions of a conflict and devaluing others.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0080,014
Communication savante0,0150,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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