Discursos migrantes: estratégias de construção de nós e os outros em discursos jornalísticos de opinião
Bibliographic record
Abstract
O presente estudo analisa o tratamento mediático do fluxo migratório em direção à Europa num período de intensa visibilidade da questão na imprensa nacional (setembro e outubro de 2015), num corpus de textos de opinião e títulos de outros textos jornalísticos de três publicações generalistas de referência no âmbito nacional. Recorre aos fundamentos teóricos e aos instrumentos metodológicos da análise do(s) discurso(s), tomada em sentido amplo (Adam, 2011; Berthoud & Mondada, 1995; Charaudeau, 1997, Moirand 1999, 2006; Rabatel & Chauvin-Vileno 2006, nomeadamente), para descrever e analisar a construção discursiva das imagens dos migrantes em contraste com as dos europeus, com saliência para a dêixis pessoal, as escolhas lexicais e os processos de modalização, marcados nos discursos. Conclui que o discurso dos média foi fundamental para a construção discursiva do acontecimento social protagonizado pela chegada massiva de refugiados e migrantes à Europa. Essa construção articula-se em torno de dois grupos, nós e eles. Na atividade de referenciação levada a cabo, ocorre um processo de categorização e recategorização que aponta para a construção de um grupo homogéneo, eles, os outros, em torno de diferentes designações, mas maioritariamente em torno da designação “refugiado”. Em contraste com tal homogeneidade, o grupo constituído por nós, os europeus, está fraturado por dissensos em torno de valores, frequentemente marcados em estruturas paralelísticas opositivas. Os modos de referenciação, que convocam o conhecimento partilhado sobre a guerra, e a modalidade avaliativa enquadram o posicionamento dos locutores-enunciadores envolvidos na construção da opinião pública e conferem aos discursos uma vertente emocional forte.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".