How Whiteness Shapes Public Narratives: A Critical Discourse Analysis of Media and the NSBA Letter
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this paper is to explore media's discursive strategies that shaped public narratives related to the National School Boards Association's (NSBA) 2021 letter to the Biden administration (“The Letter” hereafter) and the NSBA's response following media coverage. The Letter requested federal support to address the threats and violence toward educators and district leaders occurring largely at school board meetings. Research Method: We employed critical discourse analysis and a lens of possessive investment in whiteness to examine nearly 100 national and local news articles, which were primarily conservative-leaning, and archives related to The Letter. Findings: We highlight three themes among the discursive strategies of this data, which included the misrepresentation of the term domestic terrorism, the use of war-like metaphors, and the mischaracterization of parents. We also described how these strategies likely contributed to the public backlash of the NSBA, including a declining membership, and the organization's attempt at damage control through public apologies, organizational changes, and a shift in its equity-oriented work related to racial justice. Implications for Research and Practice: These findings illustrate the importance of educational intermediary organizations and leaders to proactively engage with journalists, foreground their equity commitments in evidence-based research and expert consultation, and communicate beyond media. These findings also underscore the need for media to reconsider the content of their reporting, whose voices they emphasize and ignore, and the discursive strategies they adopt when reporting on educational issues.
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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 | 0,031 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,041 |
| Communication savante | 0,021 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».