Indigenous Peoples in Canadian TV News. A Corpus-based Analysis of Mainstream and Indigenous News Discourses
Notice bibliographique
Résumé
In contemporary Canada, what non-Indigenous people know (or assume) about Indigenous peoples comes from TV news. For years, the media have played a significant role in circulating biased representations of Indigenous peoples, acquired from colonial discursive constructions of the ‘Indian’. At the same time, in Canada’s varied mediascape, master narratives and counter-narratives interfere with and interrupt each other. The struggle to gain that power to ‘represent’ is constant and leads to ongoing conflict between those who are being illegitimately objectified on TV and those who want to represent them. In light of this, by focusing on the genre of newscasts, this book attempts to identify and uncover the linguistic phenomena that characterize different stances in the representation and self-representation of Indigenous peoples in contemporary Canadian TV news discourse, from a Critical Discourse perspective, using Corpus Linguistics tools. The study proposes an analysis of mainstream and Indigenous news stories, aired in the years 2012-2013 during the so-called #idlenomore national revolution, by three widely accessible news providers: the Canadian Broadcasting Corporation (CBC), CTV Television Network and APTN, the Aboriginal Peoples Television Network. While CTV and CBC are identified as carriers of dominant discourses and representations, APTN is not merely a network broadcasting Indigenous stories, but it is made for and by Indigenous peoples. The newscasts, arranged into two specifically designed corpora, are examined in order to spot linguistic preferences, and state whether an alternative, ‘postindian’ form of news discourse is possible, what viewpoints it reflects and how it aligns or dis-aligns with hegemonic discourses on the ‘Indian’.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».