From Pride to Prejudice to Shame
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This chapter presents an in-depth qualitative study of the inner workings of one niche extreme metal scene, namely black metal. Using data from the physical as well as virtual black metal scenes, the study explores how scene members manifest the tensions between their personal and communal identities, as well as how they negotiate the propagation of racism and xenophobia, both within and without online environments. The netnographic analyses presented draw on black metal scene members’ interactions in online forums and blogs showing sustained activity over an extended period of time, some spanning well over a decade-and-a-half. The authors also draw on data from observations at several concerts and festivals in North America and Europe, as well as personal, written reflections from an extreme metal music journalist who has struggled to find a balance between his appreciation of black metal music and some of the overt racism and violence propagated in the scene. Additionally, they present analyses from a series of interviews conducted with 12 black metal artists and fans from all parts of the globe. The authors cautiously contend that online interactions between members of niche music scenes such as black metal, wherein individual and collective identities are partially informed by xenophobia and influenced by socio-political structures, when extended to the larger populace through the publicly available Internet, can potentially serve as paradigmatic cases of how otherwise self-contained racist chatter could influence the larger public exposed to these transgressions to consider adopting racist ideologies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle