Dominant Racial Discourses in Social Media Through the Lens of Black Representation in Film
Notice bibliographique
Résumé
The topic for this research project involves the observation of racial discourses in social media; in particular, this project will be examining how discourses surrounding the Black Lives Matter movement are reflected in Tweets made in response to the casting announcement for actress Yara Shahidi’s involvement in Disney’s upcoming Peter Pan and Wendy film. This project will focus on Tweets made with the hashtags #BlackLivesMatter and #BLM, as well as Tweets responding to Yara Shahidi’s casting announcement, with both categories of Tweets being pulled from a time frame of September 20, 2020, to October 05, 2020. This time frame was chosen based on the time when Shahidi’s casting was announced, on September 25, 2020, in order to observe the discourses on the Black Lives Matter movement that were taking place before, during, and after the announcement. This project is being conducted with the hopes of demonstrating how opinions on Black actors’ casting in traditionally white roles demonstrate the overarching discourses which are present in online conversations surrounding the Black Lives Matter movement. Department: Sociology Faculty Mentor: Dr. Kalyani Thurairajah
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,015 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».