Leveraging Visibility, Gaining Capital? Social Media Use in the Fight Against Child Abusers: The Case of The Judge Beauce
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the constitutive role of mediated visibility in the emergence of contemporary vigilante initiatives. Here, visibility is conceptualized as a “heuristic device” to understand social phenomena, as well as a lever for organizations to acquire various forms of capital. The article uses the case of The Judge Beauce—a Canadian organization created in 2015 to fight against child abusers—to understand how vigilante collectives can lever mediated visibility, and online visibility in particular, to acquire specific forms of policing capital (economic, social, political, and cultural). Results show that mediated visibility was indeed crucial for raising funds, constituting vigilant/e publics, and defining vigilante identities, relations, and practices. Yet, as a “double-edged sword,” mediated visibility brought on public scrutiny that simultaneously resulted in a series of liabilities. Finally, this article contends that vigilantism in the digital age should be defined as the enactment of power im(balances) through the instrumentalization of mediated visibility rather than considering force or the threat of its use as its main feature.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,028 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».