A Semiotic Study of Contemporary Middle Eastern Internal Dilemmas in Arab News Cartoons
Notice bibliographique
Résumé
Many parts of the Middle Eastern region have a history of persistent and long-term crises. The media, and particularly the news media, endeavors to highlight these issues in various forms. One established format among them is caricatures, or cartoonish representations, which retain a visually captivating quality for the intended audience. Undeniably, cartoons depict the bitter realities in candid yet convincing forms. In this regard, the present study aims to analyze the Arab News cartoons that depict the internal predicaments faced by the selected Middle Eastern countries. The primary objective of this study is to examine the intricate relationship between semiotics and socio-political intricacies in the selected regions. This study employs Barthes’ semiotic lens theory to investigate the methods employed by the cartoonist in conveying messages, creating narratives, and interacting with the socio-political environment. The results reveal that the caricatured representations effectually depict several underlying causes and conflicts that fuel the internal chaotic situation inside the region, using signs, symbols, and pictorial rhetoric. These findings help in understanding the essence of the challenges faced by the chosen Middle Eastern nations quite meritoriously. At the same time, the results endorse cartoons as an authentic medium for discussing such harsh realities.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».