Politicking and Visual Framing on Instagram: A Look at the Portrayal of the Leadership of Canada’s Justin Trudeau
Notice bibliographique
Résumé
While digital media have become a central component of the contemporary political communication mediascape, many politicians have still not fully embraced this digital shift. However, Justin Trudeau and his team understood quickly that these platforms were powerful public outreach and engagement tools. Since his election as prime minister of Canada, Trudeau has been able to exploit the image-making and framing capabilities of digital media platforms to roll out a strategic narrative about his political leadership. Building on an analysis of all posts on his Instagram account during the year following his election as prime minister of Canada, this article is taking a close look at how Trudeau turned to visual framing in his Instagram posts to generate strategic political narratives, which emphasized and reinforced seven traits of his political leadership: 1) innovative leader at the helm of a prosperous country; 2) leader dedicated to positive policies; 3) leader dedicated to national unity; 4) leader promoting and respecting minority and marginalized communities; 5) comforting and reassuring leader; 6) leader valuing international dialogue and respect; 7) relatable leader. In doing so, this research work provides insights of interest into a specific dimension of the visual political communication strategy deployed by elected official on Instagram. More importantly, this article contributes to ongoing academic work on dynamics of visual political image-making and framing on social media in Canada and abroad.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».