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Enregistrement W4322718550 · doi:10.1093/applin/amac079

‘Rising Number of Homeless is the Legacy of Tory Failure’: Discoursal Changes and Transitivity Patterns in the Representation of Homelessness in <i>The Guardian</i> and <i>Daily Mail</i> from 2000 to 2018

2023· article· en· W4322718550 sur OpenAlexaff
Eva María Gómez-Jiménez, Leanne Bartley

Notice bibliographique

RevueApplied Linguistics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuardianTransitive relationRepresentation (politics)Critical discourse analysisSociologyInequalityDiscourse analysisNarrativeSocial representationLinguisticsSystemic functional linguisticsPsychologySocial psychologySocial sciencePolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Experts in different fields have claimed that the UK has experienced a process of growing economic inequality since the 1970s. Following Fairclough’s dialectal-relational approach, this paper presents a detailed, systematic analysis of the representation of homeless people and homelessness in The Guardian and Daily Mail from 2000 to 2018, in order to explore how these have been discursively represented over time. Therefore, our study addresses two specific research questions: How have homelessness and homeless people been represented in the UK press? Are there any discoursal changes in representation with the passing of time? The analysis, which has employed mostly qualitative but also quantitative (statistical) methods drawing on corpus-assisted discourse analysis, is informed by the theory of transitivity within Systemic Functional Linguistics. Results indicate that, within an overall negative representation of homeless people and homelessness in this period, there have been some significant discoursal changes over time. As such, this paper contributes to critical discourse studies and transitivity research on a relevant social problem, that of growing economic inequality in the UK.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations7
Publié2023
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Résumé présentoui

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