Cultural Genocide, Mass Immigration, and the Kalergi Plan: Conceptualizations of Race in White Identity Politics Online
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
This study aims to clarify ambiguities surrounding the understanding of race in white identity politics and how these ambiguities are reflected in online discourse. Grounded in the framework of critical race studies, we constructed a comprehensive race typology that we used to unpack the multifaceted conceptions of race in digital discourse on Twitter. Using a combination of Tableau, NVivo, and manual coding, we examined the prevalence of four conceptualizations of race (Biological, Cultural, Nationalist, and Pan-Nationalist) in data collected from three Twitter hashtags (#whitegenocide, #kalergiplan, and #antiwhite). We conclude that race does not stand out as one coherent system in the analyzed data but as an amalgam of divergent racial interpretations. Notably, the Cultural conceptualization of race is the most predominant, followed closely by the Pan-Nationalist perspective of white identity. Our investigation also explores the palpable anxiety surrounding the perceived erosion of the white race within white identity politics. This apprehension is prominently articulated as "white grievances" and through a gendered understanding wherein white women assume a pivotal role in both propagating the white race and in acting as a vulnerable "access point" within the white racial framework.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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