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Enregistrement W4307719625 · doi:10.1093/isagsq/ksac064

Backstage Mockery: Impoliteness and Asymmetry on the World Stage

2022· article· en· W4307719625 sur OpenAlexafffundabout
Eric Van Rythoven

Notice bibliographique

RevueGlobal Studies Quarterly · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesCarleton University
Mots-clésCivilityCovertFace (sociological concept)PoliticsIncivilitySolidaritySociologyPolitical scienceLawLinguisticsPhilosophySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent years, episodes of diplomatic “impoliteness” have attracted growing attention among international relations (IR) scholars. Whether in the form of sharp-edged humor, insults, or other face-undermining behavior, scholars are increasingly examining episodes where the expected civility of diplomacy breaks down and impoliteness becomes weaponized as a tool of statecraft. While sympathetic to these approaches, I argue that the deployment of impoliteness cannot be understood in isolation from the powerful asymmetries that shape global politics. To show why, I advance a theory of mockery in international politics with an emphasis of a specific kind: backstage mockery. Building on the work of Goffman, I conceptualize mocking displays as acts of ridicule that undermine an actor's positive public image or “face” based on two contextual factors: (1) perceptions of transgression and (2) relative status. In hierarchical settings, lower-status members are often unable to openly criticize the transgressions of their social superiors because of the threat of retaliation. Covert or “backstage” mockery offers an outlet for weaker members to express their concerns and build solidarity with other members, while at the same time indirectly signaling those with higher status about problems. To illustrate the significance of backstage mockery, I discuss Canada–US relations and the 2019 viral video of NATO leaders appearing to privately mock US President Donald Trump.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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