An interpretive discourse network analysis of post-pandemic economic recovery across EU institutions
Notice bibliographique
Résumé
Post-COVID economic recovery agendas emphasise health, sustainability, and resilience. However, how to make economies more health-promoting – and how the relationship between economy and health is best governed – is contestable and normative. This article offers an interpretive use of Discourse Network Analysis to explore the ideas underlying the EU’s economic recovery discourse and the place of health within it. It analyses how documents published in 2020 by various EU institutions talk about health and about economic recovery, shedding light on the relationship between ideas on these topics, and how they form a multifaceted discourse. We suggest that the discourse on economic recovery is underpinned by three ‘idea clusters’ that represent facets of the overarching discourse: ‘Economic and Monetary Union’, ‘Social Europe’, and ‘European Health Union’. We show how socioeconomic ideas, largely from the ‘Social Europe’ cluster, along with health security, are the main bridges that hold the discourse together by argumentatively connecting economic recovery and health. We also highlight that, except for the European Central Bank, idea clusters do not reflect specific institutions, but that all clusters feature in parts of institutions, underscoring that it is important not to treat institutions as monoliths, but to unpack the nuances present within them.
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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 | 0,020 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».