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Enregistrement W2563866007 · doi:10.1111/polp.12189

The Dictator's Digital Toolkit: Explaining Variation in Internet Filtering in Authoritarian Regimes

2016· article· en· W2563866007 sur OpenAlexaboutno aff
Sebastian Hellmeier

Notice bibliographique

RevuePolitics &amp Policy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutocracyThe InternetPoliticsPolitical scienceDictatorSociologyHumanitiesPolitical economyDemocracyLawArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following its global diffusion during the last decade, the Internet was expected to become a liberation technology and a threat for autocratic regimes by facilitating collective action. Recently, however, autocratic regimes took control of the Internet and filter online content. Building on the literature concerning the political economy of repression, this article argues that regime characteristics, economic conditions, and conflict in bordering states account for variation in Internet filtering levels among autocratic regimes. Using OLS‐regression, the article analyzes the determinants of Internet filtering as measured by the Open Net Initiative in 34 autocratic regimes. The results show that monarchies, regimes with higher levels of social unrest, regime changes in neighboring countries, and less oppositional competition in the political arena are more likely to filter the Internet. The article calls for a systematic data collection to analyze the causal mechanisms and the temporal dynamics of Internet filtering. Related Articles Glen , Carol M. 2014 . “” Politics & Policy 42 (): 635 ‐ 657 . http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/polp.12093/abstract Reynolds , Peter W. 2003 . “.” Politics & Policy 31 (): 512 ‐ 529 . http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1747-1346.2003.tb00160.x/abstract Fisher , Bonnie , Michael Margolis , and David Resnick . 1996 . “.” Southeastern Political Review 24 (): 399 ‐ 429 . http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1747-1346.1996.tb00088.x/abstract Related Media . 2009 . “Dr. Ronald Deibert, Director of the Citizen Lab at Toronto University and the Open Net Initiative Presents a Recently Completed Global Survey of more than 45 countries that Censor Online.” https://www.youtube.com/watch?v = BWMn7RzdIX0 Websites: Website of the Open Net Initiative including the data used in this paper, country reports and online access to further material. https://opennet.net

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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