Status of the Ukrainian Language in the Context of Global Challenges and Military Aggression (Based on the Material of the Modern English-Language Press)
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Russia's military aggression against Ukraine has globally transformed the media landscape. Facing global challenges, the world's media began to continuously publicize the unacceptable violations and catastrophic Russian armed aggression consequences. On February 24, 2022, Russia attacked Ukraine, and these events prompted both Ukrainian and global journalists to refocus on wartime conditions. This work is a compilation of theoretical and methodological approaches that may be useful for the study of the discourse transformations within media discourse. The work is time-limited, but it is during the period in question that the “language issue” roared throughout the pages. The idea of combining the concept of discourse, sociolinguistics, and lexico-semantics to understand the discursive and linguistic event was proposed. These methodologies were grouped around ideas that recognize the relevance of English-language mass media. To study a linguistic event such as the Ukrainian war, the empirical part aimed to illustrate how proceedings such as guilt, linguistic conflict, can be investigated by methods of discourse analysis and other linguistic phenomena. Such a constructivist approach develops the working hypothesis that nomination (as a discursive record) varies according to the work and sociopolitical stakes of the speaker.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle