CRITICAL DISCOURSE ANALYSIS OF THE EFFECT OF FIGURES OF SPEECH IN SEVERN SUZUKI’S PERSUASIVE SPEECH
Notice bibliographique
Résumé
Critical Discourse Analysis (CDA) is a frequently used method with the intent of serving a trustworthy evaluation of what is intended to mean when the language is used to define and commentate. It is therefore of capital importance to consider the social context, the manner and word selection while analysing a speech in order to avoid passively reporting upon since the speech is impregnated with its meaning and perspective. In this respect, the purpose of the current study was to search for the critical discourse analysis of the speech given by a then 12-year-old Canadian girl called Severn Suziki, an environmental activist, in United Nations Conference on Environment and Development (UNCED) in 1992 in order to draw the attention of 117 presidents and representatives of 178 nations to some crucial topics such as environment and global warming. The keyword analysis of the speech revealed that the most frequently used words were ordered as child, children, world and afraid confirming the main aim of the speech that the environment should be protected for the future generations. Critical discourse analysis of the speech demonstrated that Severn Suziki utilised 7 figures of speech such as alliteration, hyperbole, imagery, irony, parallelism, rhetorical questions and simile justifying that she had her own particularity and implemented various persuasive techniques and figures of speech.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».