Notice bibliographique
Résumé
The cases of mob lynching against the vulnerable groups are the matter of grave concern in contemporary Indian Society which is the worst form of crime against humanity. Today, people belong to vulnerable groups such as minorities and Dalits are seriously attacked and assaulted to death by mob of people of a particular community. These cases of mob lynching definitely affect the way of life and sense of well-being of minorities and Dalits to a large extent causing a fracture in their social and personal status in society which they have got as a human being. The objectives of the study are to understand the nature of mob lynching in the socio-cultural context of India and to examine the linkage between social media and mob lynching. The present study employs content analysis for the study of mob lynching. The data have been collected from lynching affected regions of the country through various news papers (Hindustan Times, The Hindu, The Indian Express and The Times of India etc., Delhi Edition) and monthly magazines (India Today and Economic Political Weekly etc.). The cases of mob lynching have been collected from March, 2013 to September, 2019. The study has found that the cases of lynching are committed against minorities and Dalits due to suspicion of beef consuming, cow slaughtering, skinning of dead cows child lifting, and theft. The study also indicates that most of cases of mob lynching are committed due to fake news, rumors and hate speeches which are circulated on social media platforms.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».