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Enregistrement W4237222742 · doi:10.32920/ryerson.14648955

Trumping Canada? Continuity And Change In Canadian Conservative Campaign Rhetoric

2021· preprint· en· W4237222742 sur OpenAlexaffabout
Daryn Tyndale

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Relations in Latin America
Établissements canadiensMcGill UniversityProfessional Engineers Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetoricRhetorical questionVictoryIdeologyPolitical scienceAppealVulgarityMedia studiesMainstreamLawSociologyPoliticsLiteratureLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Conservative Party of Canada has been widely noted for its meticulous branding and tight message control. In contrast, US president Donald Trump, representing the traditionally conservative Republican Party, demonstrates a remarkable lack of message discipline: his infamous unscripted candor often descends into vulgarity. Yet, despite his lack of message discipline, Trump was successfully elected president, suggesting that his distinctive rhetorical style may have contributed to his electoral appeal. This major research paper explores whether Donald Trump’s surprising victory may have inspired Canadian Conservatives to alter their own rhetorical strategies in the hopes of achieving similar success. I conducted a qualitative rhetorical analysis on six campaign speeches delivered by Conservative Party leaders in Canada’s two most recent federal elections (Andrew Scheer in 2019 and Stephen Harper in 2015). The results suggest that the Conservatives’ campaign speech rhetoric does not appear to be converging with Donald Trump’s. However, further investigation into other sites of discourse, such as leaders’ debates, press conferences, or party documents, may reveal otherwise—particularly when it comes to broader ideological orientation and the treatment of minority groups

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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