Pour une analyse critique du discours dans l'étude des relations internationales. Exemple d'application à des éditoriaux américains sur la guerre en Tchétchénie (Note)
Bibliographic record
Abstract
L'étude des relations internationales peut être envisagée sous différentes perspectives disciplinaires (historique, politique, juridique, économique, sociologique), et si ces disciplines disposent chacune de leurs propres traditions méthodologiques, elles doivent toutes tenir compte d'un même élément fondamental, le discours, qu'il soit la langue écrite ou orale, ou une autre forme sémiotique. Dans cet article, nous présentons les grandes lignes d'une méthode d'analyse discursive qui se situe dans le cadre de la théorie intradisciplinaire intitulée, Analyse critique du discours. Sur la base d'un corpus de quatre éditoriaux américains portant sur la guerre en Tchétchénie, nous en donnons un exemple d'application, et montrons comment l'analyse textuelle présentée, par son intégration de recherches en linguistique et psychologie cognitive, permet de dépasser une simple compréhension intuitive des textes en en révélant leur sous-texte. Nous avançons que cette méthodologie fournit ainsi une hase fiable pour la poursuite de l'étude du phénomène concerné en d'autres branches des sciences sociales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".