‘Justin Trudeau has had a colourful few days, hasn’t he?’: Blackface and Politics
Notice bibliographique
Résumé
Individuals use discursive techniques to justify racism and avoid sounding racist in everyday life. The main aim of this research was to examine one specific instance of potential racism, involving Canadian Prime Minster Justin Trudeau’s use of ‘blackface’. Techniques of discourse analysis were used to analyse media coverage of Trudeau’s previous actions in adopting ‘blackface’, following his public apologies for these actions. Four thematic strands of argument were identified in an analysis of the articles gathered from online media sources surrounding the incident. The forms of argument used by the media to criticise Trudeau and his actions were as follows: (1) describing blacking-up as racist; (2) presenting defence of this behaviour as politically motivated; (3) questioning all Trudeau’s behaviour, and (4) depicting Trudeau as a flawed character. These arguments function both as a focus for media criticisms of Trudeau and his actions and as a basis for producing further criticisms of his policies and political actions. They do at the same time point to some of the issues involved in determining what is to count as racism in current society. Further research is needed to explore more fully the extent to which such argumentative strands are deployed more widely in political debate.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,045 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».