Canadian politicians' rhetoric on Twitter/X: Analysing prejudice and inclusion towards Muslims using structural topic modelling and rhetorical analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
We analysed tweets from five English-speaking Canadian political parties in the year leading up to the 2019 federal election to explore both prejudicial and inclusive rhetoric in relation to Muslim identities on social media. We used structural topic modelling to understand what topics were discussed before moving to a rhetorical approach to analyse how topics were discussed. We identified 10 topics. Seven talked about Muslim groups in primarily inclusive ways, including depicting the positive contributions to Canadian society, creating ideological space for Muslim religious practices and invoking superordinate identities with victims of hate crimes to cultivate solidarity. However, the effectiveness of inclusive rhetoric was sometimes questioned due to omitting the subgroup-specific prejudice faced by Muslims. Prejudicial rhetoric occurred in three of the topics due to the nativist populist PPC party depicting Muslims as a threat to Canadian values, as hostile to people from other religious faiths, and depicting 'elites' in society as concealing the 'true' information concerning Muslims. The study contributes to understanding how politicians attempt to cultivate minority inclusion/exclusion in multicultural contexts through social media, as well as understanding the rhetoric of nativist populism in Canada and its similarities to other Global North contexts.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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