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Enregistrement W4389793222 · doi:10.5430/wjel.v14n1p472

A Semiotic Study of Contemporary Middle Eastern Internal Dilemmas in Arab News Cartoons

2023· article· en· W4389793222 sur OpenAlexvenueno aff
Ansa Hameed, Haroon N. Alsager

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, Prince Sattam bin Abdulaziz UniversityPrince Sattam bin Abdulaziz University
Mots-clésSemioticsCartoonistNarrativePoliticsMiddle EastRhetoricMedia studiesSociologyAestheticsPolitical scienceHistoryLiteratureEpistemologyLinguisticsArtLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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