Intertextuality as a Catalyst for Ideology Formation: A Study of Media Discourse Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates how intertextuality in media discourse works as an ideological catalyst. It explores how discursivity and intertextuality in media discourse permeate all levels of society and shape the social and political ideologies of the readers. Media discourse producers are both politicians and reporters. The article investigates how they use language as a manipulating tool. The article also discovers how intertextuality is created in media discourse by clipping specific linguistic elements of different discourses and then forging them together for effect. Four Pakistani English daily newspapers have been analyzed which were selected through non-probability sampling method. The study is qualitative in nature and spreads over six months that is from March 2013 to August 2013. The tenets of critical discourse analysis (CDA) were employed as the main research tool. For understanding the linguistic aspects, Fairclough’s (1995) idea of texts and genres was used and for interpreting the contextual use of language, Halliday’s ideas of field, tenor and mode were incorporated. The analyses revealed how politicians as well as reporters instill tacit ideas into the minds of their addressees which blur and downplay their thinking pattern and entice them to think and behave the way these discourse producers want them to.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».