Youth, Media Activism, and Communication Counterpower: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Around the world, young people are leveraging new media to engage with civic and political issues outside the confines of traditional public institutions (e.g. voting). This shift seemed initially to signal enormous potential for democratic renewal globally, with the emergence of new political actors and new forms of political engagement. The Arab Spring, the Occupy movement, Black Lives Matter, March for Our Lives, and the Global Climate Strikes offer examples of the creative ways in which young people (and others) can use new media to share information, connect with peers, mobilize with goal of advancing their causes. But following the resurgence of authoritarian leadership in the Middle East and recent political events such as the 2016 U.S. election and the #Brexit campaigns, intense debates have arisen about whether social media use in fact is as likely to undermine as to advance democratic processes. Social media use presents new opportunities for youth who were previously excluded from formal channels of political participation; but increasingly, these platforms subject youth to surveillance, censorship, and other forms of repression. In this project, I examine how politically active young people in democratic and non-democratic countries leverage social media to exercise voice in contentious politics. My dissertation draws on in-depth interviews, social media walkthroughs, and surveys with 91 young media activists (ages 18-30) in two democracies (Canada and the US) and an authoritarian regime (Cambodia). In this dissertation, I develop conceptual and analytical tools to center the voices of youth—especially marginalized youth—that have been obscured by the traditional focus on public, institutionalized forms of participation. This research aims to contribute to emerging scholarship on youth and media activism, and to inform the development of initiatives that encourage young people’s constructive participation in public spheres.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».