From Pride to Prejudice to Shame
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,043 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».