The Dictator's Digital Toolkit: Explaining Variation in Internet Filtering in Authoritarian Regimes
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
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
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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