A Discourse-Historical Approach to Populism in the Right-Wing Discourse on Immigration
Notice bibliographique
Résumé
This study is concerned with investigating the implications of the new nationalist and populist discourse of the far right-wing movements to immigration in different Arab countries, with a focus on Egypt, Lebanon, and Jordan. For this purpose, the study is based on a corpus of different genres, including political speeches, newspaper articles, as well as social media posts and comics. Critical Discourse Analysis (CDA) is used in order to explore speakers’ ideologies and how rhetoric and discursive strategies are employed to influence public opinion and persuade citizens about certain views and policies and even prompt them to take the desired action. Results indicate that the new nationalist and populist discourse adopted by different politicians and far right-wing parties and movements have negative impact on the rights of migrants and refugees in Arab countries. Migrants and refugees are used as scapegoats for political gains. They are blamed for all social, economic, and political challenges and crises these countries are suffering today. Right-wing movements are embedding some hidden ideologies in their political discourse that are related to the hate and rejection of migrants and refugees. It can also be concluded that the increasing popularity of anti-immigration movements and radical right-wing political leaders hint at the influence of the nationalist and populist discourse on the public opinion in their countries. Populist discourse has led to fear and rejection of the “Other”, and even to racist acts and xenophobia.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,037 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».