Politics behind the law: unveiling the discursive strategies in extradition hearings on Meng Wanzhou
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deciphering the hidden political implications in legal discourse has become hot foci in the study of international politics to unravel the political roles and positionings of various stakeholders in law as well as its enforcement and adjudication. Drawing on CDA approach, this study provides a text mining of 12 extradition hearings on Meng Wanzhou case. The findings of the present study indicate that the case is in the name of law but actually with the nature of politics in the context of the U.S.–China trade war. It also demonstrates evidence of manipulation of political power and reframing of the event occurrences throughout the texts of the 12 hearings, by exerting the repetitive use of a bundle of legal discursive strategies. The violation of justice and equality in the legal discourse around the present case is based on the superior status of the U.S. in contrast with Canada in the discursive practices as well as the political contemplation of Canada, resulting in challenges to the fundamental principles of rule of law around the world. This research furthers the understanding of the strategies and entanglement of justice and injustice, power and control in the process of discourse construction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».