A case analysis of political discourse ambivalence: Between the truth and falsity
Notice bibliographique
Résumé
Many false statements in connection with COVID-19 have fueled a number of rumors and conspiracy theories in the world. Politicians tend to use complicated technical systems and information technologies in order to influence people’s consciousness, feelings and social behavior. Under the guise of taking care of people’s wellbeing they pursue their own objectives. The political leaders have challenged the world with their claims and political statements which hypocritically announced their striving to serve for the sake of the nations, but in fact demonstrating their strong will to benefit from the situation. However, their actions are not treated by people as aggression and don’t lead to open confrontation and aggravation of military and political relations. They paradoxically manage to balance between the truth and falsity, demonstrating ambivalence of what they state in their speeches and appeals to the nations. The basic methods of political discourse ambivalence analysis, used in the article, are: (a) fact-checking method, (b) scientific analysis of the evidence, (c) peer-reviewed studies and the others. There has been also used a method of logical comparison of three options of political discourse: Political Statement → Fact → Consequence. The analysis of mass media articles, devoted to Covid-19, has helped the author to systematize the elements of political discourse processing (the politicians’ statements for the good of the people) and political cognition (the actual meaning of those actions, which can potentially lead to confrontation between nations). The author is trying to find out the actual reasons of the growing gap between the governments and ordinary people, between nations in the world.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».