Analyzing Canadian PM Justin Trudeau’s Speech about Terrorist Attack on a Muslim Family in Ontario’s London: A Critical Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Language considers a form of social practice in Critical Discourse Analysis, and it is frequently used in political discourse written, verbal and visual including public speeches. This paper examines the Prime Minister of Canada's press conference speech, held at the House of Commerce on June 8, 2021 (https://www.rev.com/blog, 2021), in the aftermath of a Muslim family's murder in Ontario's London. The Three-Dimensional Model of Fairclough has been used to investigate the implicit/explicit power displayed in PM Justin's speech, as well as the display of power at the textual, discursive, and societal levels, in the context of the speech's two key themes: anti-Muslim hatred and Islamophobia. The study examines speech using a qualitative approach and addresses power within the discourse as well as the power behind the discourse. The findings show how language reflects political leaders' ideologies and how social behaviors can shape and be shaped by speech. The Prime Minister skillfully employed language to convey the ideological divides between Muslim communities and the western communities. After drawing the line of demarcation, he urged world leaders to take steps to resolve their differences to achieve global harmony and peace. This study enables the general public to comprehend Justin Trudeau's position on prevalent intolerance and the ideology of Islamophobia, as well as its effects.
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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 | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».