L’analyse des représentations sociales par le biais de cadres sémantiques : une approche linguistique de discours pour étudier la perception de la Neustadt (Strasbourg) par la population locale
Langue Allemand
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Auteur : Dahm, Johannes
Date de soutenance : 18-11-2016

Directeur(s) de thèse : Geiger-Jaillet, Anemone - Schlemminger, Gerald

Établissement de soutenance : Strasbourg - Pädagogische Hochschule (Karlsruhe, Allemagne)
Laboratoire : Linguistique, langues, parole (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Humanités (Strasbourg ; 2009-....)
 
Discipline : Sciences du langage
Classification : Langues et linguistique

Mots-clés libres : Neustadt (Strasbourg), Perception, Représentations sociales, Cadres sémantiques, Analyse linguistique de discours
Mots-clés :
  • Représentations sociales
  • Entretiens
  • Sémantique
  • Lexicologie
  • Discours (linguistique)
Résumé : Dans notre thèse, nous analysons les représentations sociales de la Neustadt, l’ancien quartier impérial de Strasbourg, par la population locale. Depuis 2010, le "quartier allemand" fait l’objet d’une médiatisation croissante, déclenchée par la candidature de la Communauté urbaine de Strasbourg, qui prévoit le classement de la Neustadt au patrimoine mondial de l’Unesco. La valorisation portée à cet espace urbain ne semble, en revanche, pas converger avec les représentations des habitants de Strasbourg. Nous proposons une approche interdisciplinaire et discursive pour analyser les représentations sociales de la Neustadt à partir de questionnaires et d’entretiens. Nous exploitons le potentiel de deux dispositifs psychosociaux – la "théorie du noyau central" et de l’hypothèse de la "zone muette" – dans le cadre d’une analyse linguistique de discours qui est d’orientation sémantico-cognitive. Des méthodes lexicométriques et des cadres sémantiques (en tant que catégories cognitives d’analyse) sont appliquées afin d’analyser le contenu, la structure, la distribution, la dynamique et les interconnexions des représentations sociales dans le discours.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2016STRAC025
Type de ressource : Thèse