Power and Voices of Authority in the Media Narrative of Malaysian Natives: Combining Corpus Linguistics and Discourse Analysis Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Orang Asli is a group of indigenous people who live according to a set of lifestyle and belief system and speak the native language. Previous studies have found that the Orang Asli are mostly depicted in the news media as backwards and dependent on others (Marlina Jamal & Shakila Abdul Manan, 2016). Such stereotypical depiction is shared with other research undertaken in various countries, particularly those in Canada or Australia. While many of these studies analysed findings from the media and communication or socio-cultural perspectives, the present study examines the representation of Orang Asli in Malaysian news/media by focusing on the use of language, i.e. linguistic viewpoint. The examination undertaken in this study focuses on headlines and lead paragraphs of one of the most influential English language newspapers in Malaysia. This study demonstrates the synergy of two methodological approaches in linguistics namely critical discourse analysis and corpus linguistics. Our main findings show how Orang Asli is consistently depicted around stereotypical news narratives such as issues of land rights and other resources. We also found that the voices of Orang Asli leaders are overshadowed by other authorities such as the state government. Thus, this study contributes to shed light on the linguistics resources and language patterns used to portray the Orang Asli in Malaysian newspapers. Keywords: Orang Asli; news discourse; corpus linguistics; critical discourse analysis; indigenous people
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».