Construction of Huawei’s Image in News Reports: Take China Daily and The New York Times for Example
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, as China’s largest smartphone company, Huawei’s position in the international market has gradually increased and received widespread attention from foreign media. The rapid development of China’s impact on the hegemony of the US has also changed the direction of US media’s reporting on Chinese companies. At this stage, it is meaningful to study the image of Huawei in both Chinese and US media reports. Therefore, based on the corpus approach and critical discourse analysis, this paper builds two corpora of China Daily (576 reports with 438,261 words) and The New York Times (429 reports with 347,025 words). It is found that (1) both sides acknowledge that Huawei ranks top in world telecommunication technology, particularly in the 5G network; (2) two newspapers focus on different aspects in their reports. For the Chinese media, Huawei’s technological prowess, innovation capacity in the global market, cooperation with many other European and African countries are given more attention, while for the American media, more focus is shifted to Huawei’s threat to national security; (3) two newspapers hold different attitudes towards the rise of Huawei. China Daily’s positive construction of Huawei’s image is obvious. While for the American media, the Trump administration is more likely to project a threatening image of Huawei; (4) the reporting frameworks and the styles of materials selected differ in two newspapers. China Daily’s framework concentrates on “Huawei” itself, while The New York Times tends to construct a reporting framework from multiple perspectives from the third-party.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».