Neighbor by Miles and Neighbor by Steps: A Comparative Study of China’s National Image Construction
Notice bibliographique
Résumé
This study adopts Van Dijk’s (1995) Socio-Cognitive Approach, integrated with Buhmann’s the “4D Model of National Image”(2015), to conduct a comparative analysis of The Moscow Times and The New York Times in their discursive constructions of China’s national image. At the discursive level, MT emphasizes cooperation, stability and peace through strategies of nomination, predication and perspectivization, while NYT focuses on regime risk, human rights issues and geopolitical expansion, displaying a strongly critical and emotionally charged tone. At the social level, the discursive styles reflect institutional and journalistic differences: Russian media aligns with national strategy, whereas U.S. media foregrounds its liberal watchdog function. At the cognitive level, the two countries exhibit significant differences: MT focuses on cooperation and stability with a generally positive tone, constructing the schema of “China = Reliable Partner”, while NYT adopts a more critical stance across functional, normative and aesthetic dimensions, reinforcing the schema of “China = Authoritarian Threat”. The divergent portrayals reflect a dual mechanism of national image construction through “self-legitimation” and “othering-deprecation”. This study highlights the importance of integrating macro-level image models with micro-level discursive practices, providing both theoretical and empirical insights for national image research across different political systems and cultural contexts.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».