Perspectives of Muslim and Minority Canadian Youth on Hate Speech and Social Media
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we highlight the perspectives of marginalized Canadian youth regarding hate speech on social media. Specifically, our research focus is on the complexity and intersectionality involved in cyber violence, especially in relation to marginalized identities. Twenty-five participants aged 18 to 25 studying at a central Canadian University (from an initial sample of 90 participants) who self-identified as victims of hate speech were invited to share their experiences and narrate their stories. Research results demonstrate that online hate speech is growing in Canada to an extent where it is has become normalized. This has serious implications for the well-being of Canadian youth - both perpetrators and victims of hate speech. The main targets of hate speech on social media in Canada are immigrants and minorities, particularly Muslims. Results show that online hate speech has significant consequences for the lives of Canadian youth. The repercussions for the victim's mental and physical well-being manifest in problems ranging from alienation, identity issues, deterioration of psychological and physical health to cyber and in-person bullying, and much more. The study concludes that while there are definite links between the rise of online hate speech, deterioration of mental and physical health, and increased attacks on immigrants and minorities, not much action has gone into policymaking and education to correct the situation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».