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Enregistrement W2765441275 · doi:10.1177/0163443717734406

The personalization of engagement: the symbolic construction of social media and grassroots mobilization in Canadian newspapers

2017· article· en· W2765441275 sur OpenAlexafffundabout
Delia Dumitrica, Maria Bakardjieva

Notice bibliographique

RevueMedia Culture & Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGrassrootsNewspaperSociologyAffordanceCivic engagementSocial mediaMedia studiesPoliticsPublic engagementSocial engagementDemocracyDigital mediaPersonalizationPublic relationsPolitical scienceSocial sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the symbolic construction of civic engagement mediated by social media in Canadian newspapers. The integration of social media in politics has created a discursive opening for reimagining engagement, partly as a result of enthusiastic accounts of the impact of digital technologies upon democracy. By means of a qualitative content analysis of Canadian newspaper articles between 2005 and 2014, we identify several discursive articulations of engagement: First, the articles offer the picture of a wide range of objects of engagement, suggesting a civic body actively involved in governance processes. Second, engagement appears to take place only reactively, after decisions are made. Finally, social media become the new social glue, bringing isolated individuals together and thus enabling them to pressure decision-making institutions. We argue that, collectively, these stories construct engagement as a deeply personal gesture that is nevertheless turned into a communal experience by the affordances of technology. The conclusion unpacks what we deem as the ambiguity at the heart of this discourse, considering its implications for democratic politics and suggesting avenues for the further monitoring of the technologically enabled personalization of engagement.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0260,028
Communication savante0,0190,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeQualitatif
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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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