Digitally Witnessing Police Brutality: Examining the Relationship Between Police Violence, Race, and Affect in the Age of Social Media
Notice bibliographique
Résumé
Police brutality has recently become a popular topic following the summer of 2020. However, long before this time, police brutality and black trauma specifically had been explored by many others. With the emergence of social media, the exhibition of black bodies in trauma has been a sight for public gathering and debates. Previous research has shown us the inconsistencies that exist between the treatment of black and white bodies who experience violence in general. With that being said, this study aims to explore the intersections of race, police violence, and affect in the digital space. By comparatively analyzing online commentary left under two racially different cases (Philando Castile and Daniel Shaver), one will begin to understand how a victim's race influences how others affectively respond to them and their deaths. In doing this, discussions around narrative reconstruction, racial stereotypes, and the power of sound and imagery will all become relevant. witnessing a video clip of Ahmaud Arbery running for his life to hearing the sounds of George Floyd begging for his life all while four officers lay on top of him, the emotional and intellectual toll of unpacking my own research findings while simultaneously unpacking the everyday reality of more and more African Americans being beaten and/or dying at the hands of police officers greatly impacted my own understanding of this research topic. With every news update and Instagram post, it became more and more difficult to escape my research topic. Nevertheless, the latest set of cases this summer and the various protests following were not forgotten when writing this piece. Individuals such as George Floyd, Ahmaud Arbery, Breonna Taylor, Elijah McClain, Jacob Blake, amongst others have all shaped my analysis to some degree.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».