The Representation of Muslims in Public Spot Advertisements Against Islamophobia: The Case of USA, Canada and the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, it has been seen that the extreme right-wing politicalparties in the world are frequently the subject of Islamophobia in theirpropaganda activities. These parties reflect Islam as a danger in theirpropaganda. Propaganda has led to the emergence of discrimination againstMuslims over time. In order to eliminate discrimination against Muslims, publicspot advertisements have been prepared in international arena againstIslamophobia. It was aimed to eliminate the negative propaganda myths builtagainst Muslims in public spot advertisements. In this study, how and in whatway Muslims are represented in public spot advertisements prepared against theinternational arena against Islamophobia. In the study, it was also tried tofind out how the criticism of the propaganda myths built for Muslims wascriticized. For this purpose, three public spot advertisements, which weredetermined by using the sampling method among the anti-Islamophobia public spotadvertisements, which have recently been effective in the international arena, wereexamined in the semiotic analysis method in the qualitative research methods.Public spot ads were analyzed within the framework of the semiotic approach ofFrench Linguist Roland Barthes. According to the findings, it was stated that Muslimshave been discriminated in the societies where the they live with Islamophobiain public spot ads. On the other hand, it is aimed to emphasize that in publicspot advertisements, Muslims are part of the society in which they are locatedand so it was tried to eliminate discrimination.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».