Platform-mediated territorial stigmatization and destigmatization: Unpacking Reddit discussions on moving to “the other” London
Notice bibliographique
Résumé
This paper interrogates the role of digital platforms in advancing territorial stigma. Drawing from research that has discerned the channels with which territorial stigma has been produced and mediated through — commonly referred to as ‘modes’ — I argue digital platforms are a mode in their own right. Digital platforms are on par with, and may have already surpassed, pre-platform media modes (e.g., newspapers, television) in terms of their use for forming preconceptions of cities in lieu of lived experience. Accordingly, this study investigates discussions on the social networking platform Reddit, about moving to the mid-sized city of London, Ontario in Canada. I use a hybrid thematic analysis to identify (de)stigmatizing content within a topic-based forum (a subreddit). The results show that the platform mediated its users’ reproduction of territorial stigmas stemming from pre-platform modes, rather than having generated entirely novel stigmas. Moreover, many users enacted or reworked established territorial destigmatization strategies to contest, counter, or cope with London’s territorial stigma. This paper contributes to territorial stigma research by examining a lesser-known mid-sized city, which in turn expands the current understanding of stigmatization in Canada hitherto limited to its materialization in large cities. By demonstrating Reddit’s modal potentiality, the paper provides the necessary empirical basis for future studies interested in examining other digital platforms through the theoretical framework of territorial stigma. Furthermore, it encourages future conceptualizations of the media mode of territorial stigma production to include digital platforms alongside traditional and mass media.
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 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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».