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Enregistrement W4414033311 · doi:10.1177/17506352251365424

Iraq’s invasion of Kuwait and the mediated politics of nation-state building: An applied thematic analysis of <i>al-Nida’</i> newspaper

2025· article· en· W4414033311 sur OpenAlexaff
Ahmed Al‐Rawi, Hayder Alkilabi

Notice bibliographique

RevueMedia War & Conflict · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensCarleton UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewspaperPoliticsState (computer science)Media studiesPolitical scienceThematic analysisThematic mapSociologyLawSocial scienceGeographyQualitative researchCartographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After the Iraqi invasion of Kuwait, al-Nida’ (The Call) newspaper was established as a propaganda tool to justify annexation and communicate with Kuwaiti citizens. This study conducts an archival analysis of 104 issues to examine how the Ba’athist regime framed its nation-state building efforts through media. This research applies Mylonas’s theoretical framework ( The Politics of Nation-Building: Making Co-Nationals, Refugees, and Minorities , 2012) on assimilation, accommodation, and exclusion to examine how Ba’athist propaganda in al-Nida’ constructed and omitted nation-building strategies. Using Applied Thematic Analysis (ATA), six dominant themes emerged: historical claims, exclusion of the Kuwaiti ruling elite, sociopolitical integration, law and order, economic integration, and territorial claims. This study highlights the role of propaganda in wartime nation-state building, demonstrating how authoritarian regimes engineer national identity through media. By analyzing al-Nida’ , this research contributes to scholarship on nation-state legitimacy, wartime propaganda, and occupation narratives, offering insights into how war, propaganda, and state-building efforts intersect in nation-building projects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0080,011
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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