Representation of Gender Through Framing: A Critical Discourse Analysis of Hillary Clinton’s Selected Speeches
Notice bibliographique
Résumé
Foucault’s theory of power and discourse has opened new horizons in the various fields of linguistics. It has brought the working of the power of discourse into the focus of research. Critical Discourse Analysis looks at this relationship between language and power. Language is taken as a patent tool for exerting power and for building identity (Foucault, 1998). Critical discourse analysis (CDA) reveals the ways by which discourse is manipulated for the construction of various domains such as identity, ethnicity, ideology, cultural differences and gender. The most wide-ranging and most influential work in CDA is of Norman Fairclough. He takes language as a social practice. He makes it clear that the power of discourse is used for depiction of ideology and gender representation. The present study used Critical Discourse Analysis (CDA) as an approach to find out the working of frames for representation of gender identity. The current study analyzed the campaign speeches of Hillary Clinton for finding out her projection of gender identity through frames. The data of the study consists of her opening primary campaign speech which is the Campaign Launch Speech and her last speech for Primary campaign that was delivered in the American presidential election of 2016. The theoretical framework for the present study is Fairclough’s Three Dimensional Model (2015) and the tool applied on this model for looking into the working of frames is the Frame Problem Tool of Gee (2014). The results of the study revealed that Hillary used the technique of framing for projecting her gender identity. She used the fight and family frames for the modification of the boundaries of American presidency with respect to gender. Through her political discourse she framed herself as a brave and bold woman who had she become the president of the United States would have fought for the rights of all Americans irrespective of their creed, sect, religion, gender and nationality.
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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 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».