Public Engagement in Climate Communication on China’s Weibo: Network Structure and Information Flows
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This article provides an empirical study of public engagement with climate change discourse in China by analysing how Chinese publics participate in the public discussion around two Intergovernmental Panel on Climate Change reports and how individual users interact with state and elite actors on the pre-eminent Chinese microblogging platform Weibo. Using social network analysis methods and a temporal comparison, we examine the structure of climate communication networks, the direction of information flows among multiple types of Weibo users, and the changes in information diffusion patterns between the pre- and post-Paris periods. Our results show there is an increasing yet constrained form of public engagement in climate communication on Weibo alongside China’s pro-environmental transition in recent years. We find an expansion of public engagement as shown by individual users’ increasing influence in communication networks and the diversification of frames associated with climate change discourse. However, we also find three restrictive interaction tendencies that limit Weibo’s potential to facilitate multi-directional communication and open public deliberation of climate change, including the decline of mutually balanced dialogic interactions, the lack of bottom-up information flows, and the reinforcement of homophily tendencies amongst eco-insiders and governmental users. These findings highlight the coexistence of both opportunities and constraints of Weibo being a venue for public engagement with climate communication and as a forum for a new climate politics and citizen participation in China.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle