Notice bibliographique
Résumé
Over the course of the Covid-19 pandemic, restauranteurs and wage-earning restaurant staff found themselves positioned as the focus of an immense amount of mainstream media attention. Never has the restaurant industry been the recipient of such frequent and consistent mainstream coverage, yet scholars have yet to critically engage with the available media discourse. This research explores the mainstream media depiction of the restaurant industry and challenges journalistic practices which prioritize the voices and ideological perspectives of those atop the restaurant industry hierarchy. To demonstrate this phenomenon, I engaged in a critical discourse analysis of 55 published online news articles through the theoretical lens proposed by Gayatri Spivak. The sample was examined to demonstrate who was afforded the discursive space to utilize their voice and share their ideological disposition as well as the ways in which the discursive voice found within the sample shaped a representation of wage-earning restaurant staff. The primary findings of this paper reveal that wage-earning restaurant staff, within the selected sample, were discursively silenced and not provided with an adequate opportunity to share their experience of working in a customer-facing position throughout the Covid-19 pandemic. Wage-earning restaurant staff were rarely afforded the opportunity to speak, however, they were spoken for. I argue throughout this paper that the voice of wage-earning restaurant staff is discursively crafted by those atop the restaurant industry hierarchy and that this phenomenon serves to validate traditional restaurant industry hierarchical structures and reinforce hegemonic ideological perspectives. This study emphasizes the need for journalists to embrace the theoretical disposition of a standpoint theorist and strive to ensure that members of subordinated populations are not subject to the imposition of an inauthentic voice.
 
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».