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Enregistrement W4415667335 · doi:10.55016/ojs/muj.v3i2.80900

Between Helplessness and Hostility

2025· article· W4415667335 sur OpenAlexaff
Tasbeeha Shahzad

Notice bibliographique

RevueThe Motley Undergraduate Journal · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJewish and Middle Eastern Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)OrientalismNarrativeDehumanizationIdeologyPoliticsScapegoatingImmigrationPower (physics)Frame analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay critically examines CNN’s portrayal of Palestinians during the Israeli-Palestinian conflict, focusing on how Orientalist and racialized narratives shape public perceptions of Palestinian identity. The analysis argues that CNN’s coverage perpetuates stereotypes by framing Palestinians as either passive victims or violent aggressors, depending on the context. This dual framing obscures the political and historical complexities of the genocide, reducing Palestinians to dehumanized subjects within a broader narrative that privileges Western power and perspectives. Specific linguistic choices, such as references to Gaza’s population density and restricted mobility, normalize suffering and present the crisis as an inherent consequence of cultural or regional factors rather than systemic oppression. Additionally, the essay critiques the use of humanitarian language, which reinforces perceptions of Palestinians asdependent on international aid while simultaneously undermining their agency and self-determination. These portrayals align with dominant ideological narratives that justify foreign intervention, perpetuate power imbalances, and frame the Israeli-Palestinian conflict in ways that uphold existing global hierarchies. By deconstructing these framing strategies, the essay highlights the role of even the ‘liberal’ media in reinforcing Orientalist ideologies and calls for are imagining of journalistic practices to promote justice, equity, and agency. This analysis contributes to the ongoing critique of media representations of marginalized groups and underscores the need for narratives that challenge stereotypes and promote a deeper understanding of the conflict’s root causes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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