Issue Fields and Echo Chambers: Increasing field contestation fueled by moral emotions
Notice bibliographique
Résumé
We investigate how issue fields with increasing levels of contestation can develop into fields characterized by echo chambers. Studying the introduction of a controversial new approach to addiction services—harm reduction—we explain how proponents’ and opponents’ rhetorical arguments changed over time, transitioning the issue field through different configurations. Our findings reveal how field actors were initially differentiated by moral convictions, and as their expression of moral emotions became more intense, the two groups became increasingly divided and polarized in their views, leading to an issue field characterized by echo chambers. Through our analysis of archival materials and interview data, we explicate this process by identifying three phases of issue field transition: creating a moral emotional divide; intensifying antagonization; and insulating against the other side. We contribute to the literature by presenting a model of change explaining how emotional rhetoric, together with different types of triggering events, can fuel increasing levels of contestation and drive the field toward developing echo chambers. Second, by taking a discursive view of issue fields with particular attention to rhetorical arguments, we provide foundational work for an institutional perspective on echo chamber—that echo chambers result from ongoing social processes where people encapsulate themselves based on a sense of right and wrong, in contrast to the predominant view of becoming trapped in an enclosed space. Third, through our focus on the role of moral emotions and how they can escalate in situations of contestation, we advance knowledge regarding the importance of emotions in field dynamics.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».