Political Discourse Analysis of Donald Trump’s Rhetoric: A Linguistic Study of Cognition and Discursivity
Notice bibliographique
Résumé
To elucidate the deliberate use of Islamophobia in the political sphere, this study carefully examines Donald Trump's presidential campaign speeches using political discourse analysis (PDA). Trump’s Islamophobic position in political discourse has sparked a global discussion. His divisive political language during the 2016 elections contributed to an overall rise in incidents showing hatred for Muslims in the America by painting a poor picture of the Muslim world. The present study employs the theoretical framework of Van Dijk (1998) to examine the socio-political contexts of the discourse: participants’ insight (their goals, relevant knowledge and their belief system), group organization, power dynamics, as well as favourable and unfavourable perceptions of “us” against “them”. The purpose of the work is to highlight the processes by which Islamophobia is created, propagated, and normalised in public discourse. The nature of the current investigation involves heterogeneous techniques. It analyzes the text using PDA methods. Additionally, it computes word frequency to determine the proportion of positive to negative terms in Donald Trump's political speech. The analysis reveals that political leaders use language as a tool to serve their own political ends. This study focusses on understanding the complex interplay between language, power, and ideology in contemporary political communication. By shedding light on the pervasive influence of Islamophobia as a political strategy, it underscores the imperative of critically engaging with political discourse to challenge hegemonic narratives, and to foster all-inclusive and democratic societies. Political leaders frequently employ language as a weapon to further their agendas. This research work highlights the necessity of critically interacting with political discourse to challenge dominant narratives and promote inclusive and democratic societies by bringing to light the pervasive influence of Islamophobia as a political strategy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».