MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407830265 · doi:10.1177/13691481251317884

Storytelling in the Australian 2023 voice referendum campaign

2025· article· en· W4407830265 sur OpenAlexaff
Ariadne Vromen, Serrin Rutledge‐Prior, Michael Vaughan

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Politics and International Relations · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueRhetoric and Communication Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferendumStorytellingPolitical scienceBrexitMedia studiesSociologyPublic relationsAdvertisingNarrativePoliticsLinguisticsLawBusinessInternational tradeEuropean union

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Personal stories are a strategic tool often used by advocacy movements to pursue claims for equality. In the 2023 Voice referendum campaign in Australia, personal storytelling was used by the conservative No campaign to argue against the constitutional recognition of Aboriginal and Torres Strait Islander peoples. Through narrative analysis of the Yes and No campaigns, we highlight two storytelling dynamics. First, the autobiographical hero narrative, fused with the Australian ‘fair go’, to de-historicise inequality and de-emphasise experiences of colonisation and systemic racism. Second, personal storytelling’s strength in emphasising shared identity between storytellers and the public helped the No campaign’s defence of the status quo and their claims that constitutional recognition would be divisive. These narratives set the agenda for the campaign, making it difficult for the Yes campaign’s use of community strengths-based stories to convince the public that recognition of difference was key to achieving greater equality.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe British Journal of Politics and International RelationsMême sujetRhetoric and Communication StudiesTravaux en français237 207