Digital Environmentalism: A Case Study of PM2.5 Pollution Issue in Chinese Social Media
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of social media over the last decade has substantially altered not only the means people communicate with each other but also the whole online ecosystems. For the common public in particular, social media enables and broadens the social conversation that anyone interested can engage in on urgent social problems such as environmental pollution. In China, the ever-thickening air pollution smothering most urban cities in recent years has provoked a nationwide discussion, and popular social media like Weibo has been fully utilised by various social actors to participate in this “green speak”. This paper examines the civil discourse about the deteriorating air pollution on China’s largest microblogging platform-Sina Weibo, and seeks to understand how different social actors respond to and reconstruct the reality. Through a discourse analysis aided by a text analytics/ visualisation software—eximancer, this paper investigates the civil discourse from three angles: the demographics, the discursive strategies and the potential social effect. The result suggests that proactive civil engagement in this issue has produced an environmental discourse with a wide range of topics involved, and that the benign interactions between social actors could give rise to a proactive interactional mode between Chinese state and civil society which would definitely be beneficial to the democratisation process in contemporary China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».