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Enregistrement W6996115366

"At risk" and "a risk": a critical discourse analysis of government and media texts exploring framings of, and responses to, people experiencing homelessness in the context of COVID-19

2022· dissertation· en· W6996115366 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical discourse analysisFraming (construction)Discourse analysisSubjectivityPublic discourseContext (archaeology)Embodied cognitionGovernment (linguistics)Frame analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research takes place at the locus of three converging topics: the lived experience of people experiencing homelessness (PEH) in Canada, the discourses that shape and are shaped by sociopolitical framing and positioning of PEH, and the COVID-19 pandemic. The emergence of the COVID-19 pandemic in December 2019 has had a tremendous and sustained impact throughout the world. Consistent with other public health crises, COVID-19 has highlighted and exacerbated existing social inequities. With recognition that diverse experiences and identities are included among PEH, on the whole, PEH in Canada have experienced a high level of social exclusion and marginalization even prior to COVID-19. This social exclusion is both a result of, and a contributor to, dominant social discourses about PEH. In this study, I have explored ways in which PEH have been considered, framed, and responded to within the context of the COVID-19 pandemic. To do so, I used a critical discourse analysis methodology to analyze 16 government texts created in response to COVID-19, and 40 media texts addressing PEH during the context of COVID-19. The texts were selected from four urban centers in Canada: Winnipeg (Manitoba), Yellowknife (Northwest Territories), Vancouver (British Columbia) and Halifax (Nova Scotia); federal government documents were also included. Using guiding research questions informed by critical literacy theory and critical discourse analysis, the inherent subjectivity of the text (and subjective interpretations of the text); authorial choices—such as language, framings of PEH, intended audience, whose voice(s) are represented in the texts (and how); and the ways in which power is embodied in and through these texts were identified and critically examined. The findings inform a discussion of critical frames and themes that crosscut government and media discourses of PEH during COVID-19; concepts of belonging and othering in sociopolitical texts and discourses; and the ways that problems and solutions related to PEH, to homelessness, and to PEH in the context of COVID-19 have been constructed. The study concludes with a series of recommendations for authors of government/media texts, and a visual framework that can be used for critical reading and reflection.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0220,045
Communication savante0,0180,010
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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