Role of Media in Representation of Sociocultural Ideologies in Aurat March (2019–2020): A Multimodal Discourse Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The researchers have explored the role of print media and social media to present the social, cultural and political ideologies through the support of liberal feminist women in Aurat March 2019–2020. Moreover, the researchers have identified the connection/s between the language and power in the construction of ideologies, specifically through the media (print and social media). Print media, specifically print social media, has a negative impact due to its lesser amount of validity and a positive keeping wide coverage. For this study, researchers took three articles from three different local newspapers about the specific topic “Aurat March”. These articles along with the posters (which were present in the specific articles) of Aurat March have been analyzed. The researchers collected the data through a qualitative approach and purposive sampling. The research is exploratory and multi-directional. Fairclough’s model of critical discourse analysis is used for the analysis. The findings of the study have suggested that media discourse is intentionally crafted to create specific ideologies. As media has created and represented different socio-cultural ideologies in Aurat March. Media can play a positive and negative role in language and power. However, the impact of the media’s ideologies is depending on the feedback of the concerned society.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».