Language, Diplomacy and Global Governance: Discourse Strategies in a Middle Eastern UN Address
Notice bibliographique
Résumé
The article applies Critical Discourse Analysis (CDA) to King Abdullah II’s 2024 speech at the United Nations General Assembly, uncovering how he strategically employs humanitarian, legal, and geopolitical discourses to shape international perceptions of a conflict. Unlike previous research on Western political rhetoric, this study highlights how a Middle Eastern leader navigates global governance structures to construct political legitimacy, critique power asymmetries, and advocate for human rights. The findings reveal that King Abdullah integrates emotive language, statistical evidence, and legal references to frame the conflict as a global moral and legal crisis, moving beyond regional narratives. Additionally, the study identifies how historical intertextuality, including references to his father’s past UN addresses, strengthens Jordan’s diplomatic credibility and positions it as a principled advocate for peace. The analysis also highlights how the speech strikes a balance between critique and diplomacy, avoiding direct vilification while effectively critiquing the failures of international institutions. By framing the United Nations as ineffective in enforcing justice, King Abdullah aligns Jordan’s discourse with broader post-colonial resistance narratives, challenging dominance in global governance. This study contributes to CDA and political discourse analysis by offering a new framework for understanding how smaller states use language to challenge hegemonic structures and influence international diplomacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,024 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».