The politics of #diversifyyourfeed in the context of Black Lives Matter
Notice bibliographique
Résumé
In the past decade, the idiom “diversify your feed” (DYF) has emerged concurrently with the rise of social media and communicates the idea that “following” accounts presenting a range of bodies and identities online creates inclusive digital environments and enhances wellbeing. In May of 2020, the tragic death of George Floyd at the hands of the Minnesota police has led to a surge of momentum for the Black Lives Matter movement, which has been highly visible on social media as well as in public life. As online communities grapple with how best to engage with anti-racism via the digital, a number of strategies have taken hold as methods through which individuals can actively challenge racism in their own lives and in the lives of others. Among the various strategies advocated is the idea that social media users “diversify their feed” by following Black influencers, activists, businesses, and creatives. In this short essay, we move beyond prevailing understandings of DYF as a practice to improve body image, to critically examine the ethics associated with this social media practice as a method of engagement with anti-racism.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,047 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».