Critical Discourse Analysis of Micro and Macro Structures in Talks by Two Iranian Presidents at the United Nations General Assembly: A Socio-cognitive Perspective
محل انتشار: مطالعات زبان کاربردی ایران، دوره: 13، شماره: 1
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 404
فایل این مقاله در 22 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJALS-13-1_008
تاریخ نمایه سازی: 26 دی 1400
چکیده مقاله:
This study analyzes official public talks by two Iranian presidents—Hassan Rouhani and Mahmoud Ahmadinejad—within the framework of Critical Discourse Studies (CDS). The study focuses on discoursal features in addresses of these presidents to the United Nations General Assembly at the micro-level (۲۵ discursive devices) and the macro-level (positive self-representation and negative other-representation). The investigation attempts to determine whether significant differences existing in the micro and macro structures of these political discourses may be reflective of such factors as dissimilarities in political stance, world view and personal background. Combining quantitative and qualitative elements of analysis, the study demonstrates that consensus, illustration, hyperbole and polarization were used more frequently, whereas lexicalization and vagueness less frequently by Rouhani than by Ahmadinejad. At the semantic macro-level, Rouhani employed more positive self-representations and Ahmadinejad relied stronger on negative other-representation. Results are interpreted within the CDS framework of political discourse.
کلیدواژه ها:
Iranian political discourse ، UNGA addresses ، discourse devices ، representations of Iran and “the others” in talks by Iranian presidents ، critical discourse analysis
نویسندگان
Kayvan Shakoury
Faculty of Education, Western University, Canada,
Veronika Makarova
Department of Linguistics, University of Saskatchewan, Canada
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :