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Enregistrement W3166595136 · doi:10.17721/apultp.2021.42.104-120

Taras Shevchenko in foreign media: lingvoimage discourse

2021· article· en· W3166595136 sur OpenAlexaboutno aff
Olga Pliasun

Notice bibliographique

RevueCurrent issues of Ukrainian linguistics theory and practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage, Communication, and Linguistic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianContext (archaeology)DiplomacyLinguisticsSoft powerMedia studiesHistoryPolitical scienceSociologyLawArchaeologyChinaPoliticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article considers the linguistic specifics of modeling the image of Taras Shevchenko in foreign media. The author's attention is focused on the great image-forming potential of this iconic, precedent for Ukrainian culture personality and the importance of its correct presentation in the modern media space. It is determined that Ukrainians themselves are the main creators of image texts about Kobzar in the world media. Thus, three main channels of image information about Shevchenko abroad are analyzed: (1) cultural diplomacy as a part of the "soft power" policy; (2) the Ukrainian diaspora, which addresses the figure of Kobzar in the media; (3) information resources of world encyclopedic publications dedicated to the poet. Thus, the study of the linguistic and image specifics of the representation of Shevchenko in the foreign media proves that a great deal of image-making work in this aspect is carried out by cultural diplomacy, which represents Ukraine and its national cultural products in the world information space. Thanks to the efforts of cultural diplomacy, Shevchenko is known and appreciated abroad, as evidenced by the activities of Ukrainian embassies. In the context of linguistic imageology, the information presented by Ukrainian embassies is unambiguously of image nature, which confirms the use of effective linguistic means of image modeling: metaphors, personifications, emotionally-evaluative lexemes, epithet forms of the word, which verbalize positive author's assessment of the covered information. An equally important linguistic tool for modeling the poet's image is the use of creolized media texts that have great suggestive properties and significant image potential. In addition, Shevchenko's positive image abroad is successfully constructed by the media resources of the Ukrainian diaspora. The author's attention in this research context is attracted by the leading Canadian and Australian media. From the standpoint of linguistic imageology, effective means of forming the image of Kobzar in the considered foreign media are emotional and evaluative lexemes with elements of hyperbole, paraphrase with a positive semantics, the use of oxymoron etc. The article emphasizes that Shevchenko's positive image abroad is created not only at the textual level, but also at the extralinguistic level, which is realized in the annual holding of numerous mass events related to the celebration of Shevchenko's days. In turn, a high assessment of the poet's work and his role in Ukrainian cultural life is found in world encyclopedic publications: Encyclopædia Britannica, Oxford World Encyclopedia, bibliographic fund of The Library of Congress etc. Thus, the study convinces that Taras Shevchenko is a bright image figure of modern foreign media space, which forms not only internal but also external image of Ukraine. That is why its correct presentation in world media should be one of the priorities of the national image strategy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,378 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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