협박과 회유의 이중 담화전략 ― 환구시보(環球時報) “화위(華爲)”, “맹만주(孟晩舟)”, “캐나다(加拿大)” 관련 사설 비판적 담화분석
Notice bibliographique
Résumé
This research explores the textual description, intertextual interpretation, and social contexts explanation of 13 editorials on Huawei, Meng Wanzhou, and Canada published in The Global Times, Huanqiu Shibao between Dec. 12th, 2018 and Jan. 29th, 2019 with the focused editorial of Dec. 16th titled Let the Country Pursuing the Invasion of China’s Interests Pay the Price. Employing a method established by Fairclough’s Critical Discourse Analysis(CDA), the first findings of the textual description center around the emergence of an allies in the context of U.S.-China Trade War by using 1) different linguistic strategies toward the countries of Five Eyes, 2) contrastive address terms that show mixed signals, 3) a war frame, and 4) an expert voice. Second, intertexuality interpreted from the titles and main ideas of 12 relevant editorials reveals the repetitive linguistic strategy patterns including 1) the ambiguity strategy toward U.S., 2) the double layered linguistic strategies including threatening and conciliating expressions toward Australia, New Zealand, and Canada, and 3) avoidance strategy toward U.K. Third, the findings discuss and explain the underlying social conditions in which the editorials of The Global Times attempt to convince the readers that China needs to crack the US intelligence alliance called Five Eyes so that the Chinese government can succeed to lead the 5th generation network business through Huawei and therefore wish the success of Made in China 2025, a blueprint to upgrade the Chinese manufacturing policy in the pursuit of high value products and services.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».