A Psycholinguistic Study of Political Rhetoric of Fear
Notice bibliographique
Résumé
Political campaigns are dynamic struggles between candidates to define the informational context for voters. Early studies (Kaid, 1981, 1994a, 1994b) suggested that political advertising has cognitive and behavioral effects on voters. It communicates the brand promise of a candidate blending functional and emotional benefits that voters gain from their relationships with a candidate. This study, based on Lakoff’s Framing Model (LFM, 2004), proposes a pragmatic model for the analysis of a political election rhetoric. Within this pragmatic model, it is shown that in such a rhetoric the process of choosing variables of mental and psychological strategies is used. Such a process can be understood as the outcome of producers’ choice making, dynamic negotiation and linguistic adaptation. The analysis of a political discourse makes it possible to see how frames are powerful rhetorical entities that motivate audience to filter their perceptions of the world. It presents evidences to the claim that a candidate’s speech using ‘rhetoric of fear’ appeals to the audience. Contradicted reactions appear: some audience react feeling ‘fearful’ while others respond feeling ‘protected’ or ‘heard’ that a candidate is listening to their concerns and willing to fulfil them. It also shows how the institutionalized use of strategy language has implications: some of these emerge from the genre itself while others derive from situation; specific choices.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».