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Bérengère Lafiandra

Observed name: Lafiandra, Bérengère
ORCID: 0000-0002-8537-0080
Observed ORCID: 0000-0002-8537-0080
OpenAlex ID: A5107989754
« Crise migratoire » et discours politique d’extrême droite en France : 2015-2019. Analyse sémantique des discours de Marine Le Pen
2023 · Denis Jamet, Bérengère Lafiandra · Mots · 8
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Submersion and Porosity: Waterphors and immigration in contemporary French and American political speeches
2025 · Lafiandra, Bérengère · metaphorik.de · 2
Représentations de l’immigration dans le discours politique français. Étude comparative des discours de Marine Le Pen et d’Emmanuel Macron (2015–2019, France)
2023 · Denis Jamet, Bérengère Lafiandra · 2
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Migrants, Metaphors and Manipulation: a Multimodal Case Study of Trump’s Speeches on Immigration (2015-2017)
2020 · Bérengère Lafiandra · ELAD-SILDA · 2
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Preface
2025 · Crépin-Davis, Caroline, Jamet-Coupé, Denis, et al. · metaphorik.de
Multimodal representations of MOTION in cartoons on IMMIGRATION: The case of France and the US
2025 · Héois, Aurélie, Lafiandra, Bérengère · metaphorik.de
"These Are Animals". Metaphorical Conceptualizations of Immigration in Contemporary Political Discourse : A Comparative Study of American and French Speeches from 2015 to 2020
2024 · Bérengère Lafiandra · theses.fr (ABES)
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Métaphores de l’immigration : moyens de transmission d’une idéologie xénophobe ? Cas des discours de Donald Trump
2023 · Lafiandra, Bérengère · HAL
Trois perspectives complémentaires sur les verbes de mouvement dans les discours politiques : approches comparatives: Le cas de l'immigration chez Joe Biden, Donald Trump, Marine Le Pen et Emmanuel Macron
2022 · Lafiandra, Bérengère, Héois, Aurélie · HAL
Doctoriales #12: Conceptualiser l’immigration : cas de l'analyse textométrique et sémantique des discours de Marine Le Pen
2021 · Lafiandra, Bérengère · HAL
Conceptualiser l’immigration dans les discours politiques aux États-Unis. Analyse textométrique et et sémantique des discours de Donald Trump : 2015-2020
2021 · Lafiandra, Bérengère · HAL
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Citation count: 14
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