Not the Michigan State University of Old? A Critical Discourse Analysis of Crisis Communication
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine how Michigan State University (MSU), Mel Tucker, and Brenda Tracy engaged in crisis communication and image repair amid an ongoing crisis involving allegations of sexual assault. Specifically, this work moved beyond identifying the crisis-communication strategies being employed, answering the call to employ critical discourse analysis in scholarly examinations of crisis-communication efforts. MSU primarily employed bolstering (reminder) rooted in procedural discourse and corrective action rooted in discourse(s) of organizational change. Mel Tucker leveraged both rape myth and witch-hunt discourses in his utilization of attack accuser, victimization, and minimization (excuse). Tracy countered his tactics by employing discourse practices associated with the broader “Me Too” movement with her use of victimization, shifting blame, and attack accuser. This work illuminates the nuances of crisis communication beyond the strategies being employed, revealing how the strategies are linked to broader societal discourses. Furthermore, the study demonstrates that discourses and ideologies present in society at large manifest in the crisis-communication efforts of sport organizations and individuals, thereby providing a worthwhile contribution to the corpus of literature pertaining to crisis communication in sport.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 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 ».