"Trojan Horse" vs. "New Canadians" - News Discourses on Refugees in the United States and Canada after the 2015 Paris Attacks
Notice bibliographique
Résumé
Following the 2015 Paris attacks, public opinion on refugees drastically diverged in Canada and the United States. Whereas Canadians became more supportive towards taking in Syrian refugees, US-Americans increasingly disapproved the intake of refugees. In the weeks after the attacks, the fact that one of the attackers entered Europe with a Syrian passport through the refugee roads initiated a global discussion on the safety of taking in Syrian refugees. Especially television news were of major importance in pushing this debate. Through critical discourse analysis, this bachelor thesis examined whether the divergent trends in public opinion in the United States and Canada could be explained by differing news discourses. The analysis found that the US discourse extensively focused on refugees as a potential threat to national security. Due to the fact the US had entered the pre-election phase at this point, the discussion on refugees was markedly politicized. Especially Republican presidential candidates were given plenty of airtime to comment on refugees, while refugees themselves were left almost entirely voiceless. In contrast, the Canadian news discourse discussed the crisis more from a humanitarian perspective, extensively covering philanthropist Canadians who were aiding Syrian refugees through different means such as privately-sponsoring, providing medical care or donating money, clothes and housing. This analysis demonstrates that the news discourses in Canada and the US were indeed profoundly different. This supports the theory that different reporting on refugees in the wake of the Paris attacks contributed to the shifts in public opinion in Canada and the US.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,024 |
| Communication savante | 0,017 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».