Contextualizing Trumpism: Understanding Race, Gender, Religiosity, and Resistance in Post-Truth Society
Notice bibliographique
Résumé
From within the discipline of religion and culture studies, this thesis contextualizes the intersecting discourses surrounding race, gender, and religion underpinning “Trumpism” as an exclusionary populist rhetoric in the United States with similar trends emerging in Canada, Europe, and parts of the Global South. In the US, Trumpism represents not only the political style and rhetoric of its namesake, but the mentality of a distinct voter base compelled to “make America great again.” Pressurized by contemporary social realities and a sensationalist media culture, Trumpian rhetoric can be understood as a “whitelash” response to changes in the American social fabric enmeshed in a cultural history of (white) Christian nationalism. To better understand the cultural and political undertones embodied by Trumpism, this research project presents four Focused Cultural Examples (FCEs) to engage critical discourse/media analysis in dialogue with academic literature. Each FCE examines an event or cluster of topics at the intersections of race, gender, and religion, including antithetical political movements and counter-narratives which challenge and resist Trumpism and what it represents. The synthesis chapter includes brief Canadian comparisons and considers some strategies for building more equitable and informed communities.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,045 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».