MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3105109314 · doi:10.1080/19392397.2020.1845966

Filter bubbles and guru effects: Jordan B. Peterson as a public intellectual in the attention economy

2020· article· en· W3105109314 sur OpenAlexaboutno aff
Inge van de Ven, Ties van Gemert

Notice bibliographique

RevueCelebrity Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetoricIdeal (ethics)DemocracyOrder (exchange)SociologyMisrepresentationPublic sphereAppealPluralFace (sociological concept)EpistemologyAestheticsPolitical scienceSocial scienceLawEconomicsPhilosophyPoliticsLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we critically reflect on the role of Canadian psychologist Jordan Peterson as a public intellectual in an increasingly hybrid, interconnected, and plural public sphere. In today’s attention economy, and in the face of a general climate of scepticism and crisis of expertise, we are faced with the limits of the liberal ideal of the public intellectual who filters information for the public. In fact, we argue, the public intellectual can in some cases come to function as a creator of filter bubbles instead of furthering democracy. We analyse Peterson’s writings and public performances in order to illustrate this, focusing on the particularities of his rhetoric and dramaturgical strategies. First, we discuss his misreadings and misrepresentation of ‘postmodernist’ thought. Then, we examine the non-verbal aspects of his performance, in order to unpack his appeal by examining his affective strategies. Last, we apply theory from the cognitive sciences, most notably relevance theory and the guru effect, to examine Peterson’s rhetoric and the strategies he uses to inspire trust in his audience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCelebrity StudiesMême sujetMisinformation and Its ImpactsTravaux en français237 207