Constructing Trade : A Critical Discourse Analysis of CETA Narratives Among Swedish Firms, Institutions, and Media
Notice bibliographique
Résumé
This study examines how Swedish firms, trade organizations, government bodies, and media discursively construct the Comprehensive Economic and Trade Agreement (CETA) and the Canadian business environment. Drawing on Fairclough’s three-dimensional Critical Discourse Analysis (CDA) and institutional theory, particularly Scott’s (1995) regulative, normative, and cognitive pillars, the study investigates how institutional meaning is communicated, legitimized, or contested. Empirically, it analyzes texts from 87 Swedish firms with operations in Canada, alongside statements from trade groups, government reports, and media coverage. The findings reveal a significant discursive asymmetry: while government and trade organizations actively construct narratives of legitimacy, partnership, and regulatory alignment, firms remain largely silent, mentioning CETA only rarely, and often only on informal platforms like LinkedIn. This silence is interpreted as discursive decoupling, suggesting that firms symbolically benefit from institutional structures without publicly reinforcing them. Partnership emerges as a key institutional strategy, invoked across actor groups to frame alignment and cooperation. By integrating institutional theory and discourse analysis, the study contributes to our understanding of how trade agreements are implemented and narrated into existence, and how their legitimacy depends as much on who speaks as on what is said.
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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,020 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».