Putting People First: Unpacking the Relationship Between Social Media Influencers and Feminism
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This narrative review synthesizes knowledge at the intersection of social media scholarship, the role of influencers in disseminating information about feminist causes. Feminist activism on social media, such as hashtag activism like #MeToo, has received much attention from scholars, but the role of influencers in disseminating information remains understudied. Much of the past research has examined the commercial nature of influencers. We conducted a narrative review using the search results from eight academic databases. We examined three research questions: (1) what types of social media influencers have been studied, (2) what feminist approaches were drawn on, (3) and what are influencers' functions in the dissemination of information on feminist causes. We found that the literature had covered influencers from many parts of the world whose content focuses on various areas of life, with some specifically advocating antifeminism. We also found that feminist theoretical approaches, mainly surrounding neoliberalism and post‐feminism, have informed much of this research. Finally, we found that the studies within feminism as challenging norms and expectations, calling out social issues, and building community. From these findings, we derive directions for future studies and the continuation of our project.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».