Settler Colonialism, Illiberal Memory, and German-Canadian Hate Networks in the Twentieth and Twenty-first Centuries
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.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».