Grammaire bienveillante et rhétorique de combat : stratégies discursives des dirigeantes en Islande, en Nouvelle-Zélande et à Taïwan durant la pandémie de COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
La crise sanitaire provoquée par la propagation de la COVID-19 a normalisé la rhétorique « guerrière » comme stratégie argumentative chez plusieurs politicien·nes. Pourtant, les médias de masse ont véhiculé une rhétorique particulière pour les femmes dirigeantes : elles auraient apporté des réponses préventives, efficaces et orientées sur la coopération contre la COVID-19. Aussi, il est à se demander si, depuis le début de la pandémie, les discours prononcés par les femmes dirigeantes prennent le contre-pied des mythes qui associent l’autonomie, la rationalité et l’intérêt national aux hommes et à la masculinité. L’objectif de cet article est d’analyser dans quelle mesure les discours de Tsai Ing-wen (Taïwan), Jacinda Ardern (Nouvelle-Zélande) et Katrín Jakobsdóttir (Islande) mobilisent des analogies guerrières dans la gestion de la crise sanitaire de COVID-19. Suivant un cadre féministe poststructuraliste issu du champ des relations internationales et une méthodologie qualitative basée sur l’analyse thématique des discours, l’article démontre que les dirigeantes mobilisent davantage des discours orientés vers l’assistance mutuelle, le care, les relations hommes-femmes, que vers la guerre, à l’exception de la dirigeante de Taïwan qui, sans adopter un discours guerrier, insiste sur le modèle « combatif » de son gouvernement.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».