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Enregistrement W3123197159 · doi:10.5539/ijel.v11n2p36

A Corpus-Based Critical Discourse Analysis of News Reports on the COVID-19 Pandemic in China and the UK

2021· article· en· W3123197159 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesZhejiang University
Mots-clésGuardianPandemicChinaCritical discourse analysisIdeologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Context (archaeology)PoliticsPolitical sciencePremiseSociologyDiscourse analysisNews mediaPublic relationsMedia studiesHistoryLinguisticsLawMedicineInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Media, as important windows for the public to get to know timely information, play a vital role in influencing citizens’ attitudes as well as behaviors. From 2019, the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic, a global health emergency, has aroused great concern of the international community, including media. Varied in cultural context, political stand, and people’s ideology, however, media in different countries reported the COVID-19 dissimilarly. According to Fairclough’s critical discourse analysis (CDA) model, it is posited that the discrepancies in the reports of the COVID-19 can reflect ideological differences and have explanatory power in the development of the COVID-19 in distinct countries. Based on this premise, by utilizing the database analysis software AntConc 3.2.4w on self-built corpora, this study analyzed the news reports of different stages on the COVID-19 in China and the UK, i.e., in China Daily and The Guardian, respectively, and attempted to reveal the discourse characteristics in the two media, together with the discussion on their possible relations to the pandemic-controlling practices. The corpus-based analysis showed that China Daily used more objective and neutral words in the descriptions of the COVID-19 and expressed more active attitudes in fighting against the epidemic, whereas The Guardian used more negative words in describing the pandemic and words with weak restricting force when reporting policies concerning the control and prevention of the COVID-19 pandemic. Moreover, the comparison between the discourse before and after the lockdown demonstrated that the descriptions of the COVID-19 in the UK media transformed into a more objective and neutral one than before with an increased use of expressions of restriction and social conflicts. The same comparison in the discourse of China Daily found that words about sharing experience and promoting cooperation augmented noticeably. The above-mentioned findings were also discussed together with these two countries’ domestic epidemic situations and ideological differences, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,163
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,163
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle