The role of Twitter in legitimating the Energy East Pipeline, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores the value of social media in contemporary democratic practices; more precisely, on the use of social media in Canadian tar-sands pipeline infrastructure debate through the lens of public sphere theory. The study aims to contribute to improved understanding of Twitter’s shaping the course of the proposed Energy East pipeline, its legitimacy and formation of public debate around it. It is based on a mixed-methods approach employing both qualitative and quantitative research methodology. Data was collected from a topic-specific content stream on Twitter, followed by a series of semi-structured interviews with some of the most influential users within a sample of collected tweets. The study identified the users, the content and socio-political context of tweets that are posted in connection with the pipeline as well as users’ perceptions of Twitter as a tool for online deliberative democratic practices. \nFindings indicate Twitter is praised for offering an enabling environment for citizen journalism on real-time events, its swiftness of information dissemination, enabling contact with individuals outside of users’ established social circles and the power to influence public opinion. However, the medium is not without limitations which diminish its role as an optimal tool for democratic online public deliberation. My study suggests the main hindrance for this is the absence of constructive debate due to Twitter’s character-limitation of posts and predominantly one-sided communicative processes that take place within this medium. Its role in Energy East debate remains constrained within informative and reactive aspects of its service on current developments on the pipeline polemics and has as such a limited influence on legitimation processes surrounding the project. I therefore conclude that Twitter represents only a fragment of what can be considered the new public sphere and definitely not one-size-fits-all solution to the contemporary legitimation crisis of proposed large-scale industrial projects such as Energy East pipeline.
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.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».