Sociolinguistic Engineering of English Semantics as a tool for Population Indoctrination, Subjugation and Control
Notice bibliographique
Résumé
The basic principles of modern sociolinguistic engineering as a tool for population indoctrination, subjugation, and control have their beginnings in the strategies designed by Joseph Goebbels of the NAZI regime and also those of the USSR. The redefinition of semantics is a dangerous tool used by propagandists to influence the individuals' sense of reality using language on a psychological level. This creates a populace that is more willing to follow harmful ideologies. The study will investigate existing legislation of Australia, the United Kingdom, the United States of America, and Canada about guarantees on free speech especially in academia, and the classification of hate speech. This study further looks at a microcosm of language used by the diversity, Inclusion, and Equity" movement focusing on an analysis of a glossary created by the University of Washington. It also discusses some terminology that is similarly erroneous but not included in the glossary. The history of terminology and their development is discussed as well as the scientific and linguistic validity of the provided semantic definitions in contrast to the original semantics. The study found that sociolinguistic engineering was taking place in universities and wider society which follows the historic pattern of the Third Reich and USSR. The study recommends that universities and education systems desist from such indoctrination and return to the traditional academic foundations of open inquiry and critical thinking.
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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 | 0,004 | 0,057 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».