Understanding how hatred persists: situating digital harassment in the long history of white supremacy
Notice bibliographique
Résumé
Racism, sexism, and homophobia have long been characteristic of liberal democracy in North America. Public discussion around harassment - with a particular focus on sexual violence against women - reached its ferment in the light of charges brought against a number of high-profile public figures and with the #MeToo movement. Within the academy, radical, feminist, and anti-racist scholars have recently faced targeted harassment and threats of violence through email campaigns organized online by right-wing and white supremacist online. Many have pointed to the specificity of the digital medium as facilitating new forms of harassment online. Yet, others have shown how digital spaces might be better seen in continuity with older forms of violence, that have long targeted communities of color working to challenge racist systems of oppression. We contribute to this line of thinking by examining a case of white supremacist violence against a Black family - the Wades - who purchased a home in a predominantly white neighbourhood in Louisville, Kentucky in the 1950s. With attention to both Black and digital geographies, we juxtapose the Wade’s story with critical work on newer forms of white supremacy online. We show how hatred persists alongside shifts in medium, and question the extent to which digital platforms create new opportunities for harassment and violence.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,035 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».