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Enregistrement W4390270113 · doi:10.1177/00207152231220524

Relational tactics and trust in high-risk activism: Anonymity, preexisting ties, and bonding in Hong Kong’s 2019–2020 protest

2023· article· en· W4390270113 sur OpenAlexvenueno aff
Ming‐sho Ho

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHong Kong and Taiwan Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science and Technology CouncilNational Taiwan University
Mots-clésAnonymityProvisioningInterpersonal communicationInterpersonal tiesGovernment (linguistics)Public relationsPolitical scienceSocial movementSocial psychologyBusinessPsychologyLawEngineeringPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trust, the belief that others will fulfill their expected obligations, is of vital importance to social movements. While most research focuses on how trust facilitates protests, this article examines how high-risk activism participants deploy various relational tactics to reduce uncertainties and risks. With an in-depth case study of Hong Kong’s protest movement in 2019–2020, this article finds anonymity, preexisting ties, and bonding are the three common responses. Across various interpersonal settings, participants strategize personal trust or minimize their risk exposure, finding ways to collaborate with strangers or acquaintances. Trust is more than a preexisting resource; it can also be created during movement mobilization. Trust enables protest participation, and it also aids in logistics provisioning, as well as sheltering and aftercare of activists. Finally, government repression has worked in part because it aims to undermine the trust networks built up during the movement.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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