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Enregistrement W4238057108 · doi:10.22215/etd/2019-13693

Reframing Remembrance: A Case Study on Collective Memory in Far-Right Party Discourse

2019· dissertation· en· W4238057108 sur OpenAlexaff
Lucas A Anderson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGerman legal, social, and political studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFar rightCognitive reframingSalience (neuroscience)Political scienceCriticismGermanRhetoricNew RightAppealPopulismCollective memoryPolitical economyMedia studiesSociologyLawHistoryPoliticsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent success of Alternative fr Deutschland in the 2017 German federal election came as a resounding shock to politicians, pundits, and the public alike. As the official opposition, one of the most pernicious aspects of their rhetoric has been their virulent criticism of memory culture which has emboldened fascist groups across the country. Yet it appears as though AfD does not engage in the same overtly revisionist discourse which often sent its predecessors to their demise. This begs an interesting question: how do contemporary far-right parties reconcile their positive association with history in countries with problematic pasts? While there has been a wealth of scholarship on cultural backlash in contemporary far-right populism, existing theories pay little attention to the role of history in far-right discourse despite its growing salience in the public discourses across Europe. Consequently, this thesis seeks to assess the viability of constructing a historical dimension to existing theories on cultural backlash by examining the programmatic usage of references to history in the supply-side far-right party strategy. This is accomplished through an exploratory comparative case study of the electoral programs of farright parties in Austria and Germany which examines far-right parties have adapted their references to history to appeal to contemporary voters.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,351 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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