Convoy, coalition, and conspiracy: Finding common cause in anti-vaxxer movements
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we evaluate the online identity building processes that can lead the members of alternative health communities and conspiritualists to embrace positions occupied by the far Right. First, we present the findings of a data scraping and visualization project, drawn primarily from then-Twitter over the first six months of 2022, a period that includes January and February when the Canadian capital Ottawa was occupied by the so-called Freedom Convoy. Drawing on a selective corpus of over 25,000 tweets sourced via seed keywords, our research connects parallel pathways that lead from different starting points to similar end positions–points of no return where new alliances are formed. Second, we conduct a visual content analysis of a series of ten Instagram accounts hosted by female conspiritualists. In our analysis of 400 images, drawn from accounts of a range of influencers in Canada and the United States with roughly 5,000–500,000 followers, we seek to uncover what the visual content created by these influencers reveals about the online wellness-to-conspiracy pipeline. Taken in sum and in relation to cognate studies elsewhere, these two case studies help to illuminate the susceptibility of conspiritualists to the rhetoric and agendas of the far Right.
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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».