Settler Colonialism, Illiberal Memory, and German-Canadian Hate Networks in the Twentieth and Twenty-first Centuries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article is part of the collaborative research project Populist Publics. Housed at Carleton University ( www.carleton.ca/populistpublics ), it applies a data-driven analysis of online hate networks to trace how false framings of the historical past, what we call historical misinformation, circulates across platforms, shaping the politics of the center alongside the fringes. We cull large datasets from social media platforms and run them through a variety of different programs to help visualize how harmful speech and civilizational rhetoric about race, ethnicity, immigration, multiculturalism, gender equality, and LGBTQ+ rights are circulated by far-right groups across borders, noting specifically when and how they are taken up in the mainstream as legitimate discourse. Our interest is in how the distortion of the historical record is used to build alternative collective memories of the past so as to undermine minority rights and cultures in the present. We began with a basic question: To what extent is this actually new? As much as the atomized publics of our current day create ideal conditions for radical ideas to fester and circulate, it was obvious to us that we needed to look for linkages across time, drawing on interdisciplinary methods from the fields of history, media and communication, and data science to identify the tactics, strategies, and repertoires among such groups and individuals. By analyzing German-Canadian relations in particular, what follows is a first attempt to piece together some of these connections, with a focus on far-right hate groups—homegrown and imported—in the settler colonial project that is today's Canada.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 découle