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Enregistrement W4404756971 · doi:10.1080/00085006.2024.2421660

(De)legitimization strategies of Russia’s war against Ukraine: a case study of Russian television programs

2024· article· en· W4404756971 sur OpenAlexvenueno aff
Magdalena Kaltseis

Notice bibliographique

RevueCanadian Slavonic Papers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceEconomic historyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Television plays a central role for the Putin regime in legitimizing the current war against Ukraine. This article analyzes how the war against Ukraine was officially legitimized on Russian state television in the first year since the beginning of the full-scale invasion in February 2022. As a counterweight to this official discourse, the article also examines how the last independent and exiled TV channel, Dozhd′ (TV Rain), attempts to delegitimize the narratives disseminated by the state media. Drawing on the legitimization strategies theory by Theo Van Leeuwen and Antonio Reyes, the study qualitatively analyzes selected TV broadcasts. The focus is on whether and which (de)legitimization strategies can be found on Russian (state) television. The results demonstrate that legitimization strategies are omnipresent on state television and that visual and verbal information is used both to emphasize official statements and to affect viewers emotionally. Furthermore, the study reveals the repetitive nature of legitimization strategies on Russian state television and thus identifies legitimization as an essential component of manipulative political persuasion, that is, state propaganda.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,615

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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