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Enregistrement W2989819385 · doi:10.1017/rms.2019.42

The Consequences of Some Angry Re-Tweets: Another Medium is the Message

2019· article· en· W2989819385 sur OpenAlexaff
Geoffrey Martin

Notice bibliographique

RevueReview of Middle East Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)State (computer science)AcquiescenceRepresentation (politics)Economic rentPublic opinionNarrativePoliticsPolitical sciencePower (physics)Public sphereCensorshipPublic relationsSociologyMedia studiesLawPolitical economyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Most research on the Gulf states focuses on oil and its impact on state power. The literature on rentier theory almost unanimously agrees that oil rents buy off citizens and lead to socio-political stagnation. Massive protests and government attempts to address citizen demands in Kuwait between 2011 and 2013 call into question that narrative. Since those protests, the Kuwaiti government has taken steps to increase its representation of public officials and accessibility in the public sphere, including by expanding the government's presence on Instagram. How have Kuwaiti citizens voiced their opinions to government accounts? And how has the government responded to online criticism? This essay looks at the pattern of interactions between the state and Kuwaiti citizens on Twitter and Instagram using a content analysis of government accounts. The findings raise questions about the validity of the payoff thesis and understandings of consent and acquiescence. My analysis illustrates that there is a public dialogue that moves beyond the rigid structure of state and society by which the literature has traditionally understood Gulf rentier societies.

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)0,020
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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