Parsing Perceptions of Place: Locative and Textual Representations of Place Émilie-Gamelin on Twitter
Notice bibliographique
Résumé
We increasingly engage in geographies mediated by social media, which is changing how we experience and produce places. This raises questions about how ‘place’ is conceived and received in networked virtual spaces. Place has remained difficult to grasp in both geography and communications studies that utilize social media data. To attend to this, I first develop a conceptual framework that bridges the phenomenology of spatiality with the communication of place. I then present a case study of Place Émilie-Gamelin in Montreal: a plaza located atop the city’s busiest transit hub. Despite its geographic centrality, it is a liminal space appropriated by marginalized groups and contentious political movements. Since 2015, it has been subject to a city-led revitalization program with intentions of attracting party-goers and tourists. Using a communications geography framework, I collected a year’s worth of tweets, first, employing a filter to capture georeferenced tweets in and around the study site, and second, using the site’s toponyms to retrieve tweets through textual queries. To understand these representations, I coded them by relevance, theme and communicative function. Results showed a place evolving in scope, name and meaning, reflecting diverging flows and uses. I found that there were more textual connotations of the study site than there were geotweets, and that the former were more diverse in their representation of place. The thesis demonstrates how promotional content on Twitter should be more critically analyzed in concert with expressive and descriptive tweets and geotweets, and that this implies spatial ontologies and data collection methods that consider a place on social media as a discursive construction. This is especially so since Twitter has become increasingly ‘platial’ through internal changes and its entwinement with other social media platforms: changes which require consideration in all Twitter-based spatial and textual analyses. The study provides an updated perspective on Twitter’s use in the spatial humanities, GIScience and geography and contributes to those interested in applying more nuanced cartographies of places.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».