Canada’s Right-Wing Extremists: Mapping their Ties, Location, and Ideas
Notice bibliographique
Résumé
Canada has often been seen as a progressive country that is welcoming to immigrants, promotes multiculturalism, and generally as a kind and tolerant society. This study used a two-month close examination of Canada’s RWE online presence surrounding the 2019 federal election. Using social network analysis, this study fills a needed empirical gap in current understanding of this network that are known to produce and sustain domestic terrorism and extremist hate crimes in Canada. Then using both discourse and correspondence analysis, we find that Canada’s Right-Wing Extremists (RWEs) galvanize around the following key ideas: leftist-propensities towards violence, projecting especially views against the Antifa, anti-immigration, media corruption and dishonesty, anti-elite and anti-establishment values, anti-liberalism, populism, anti-LGBT, anti-environmentalism, biological determinism, white victimization, and anti-consumerism. By determining Canadian RWE’s ties, location and ideas our findings reveal that many RWE leaders are seen as authoritative for their views in the network and create content and community, potentially inciting active participation. As social contagion theory reminds us, these authorities in the RWE network may inspire others into concrete violent action and are of great concern to public safety.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».