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Enregistrement W4406383256 · doi:10.1080/14680777.2024.2447804

Data activism and social media in the case of racialized and gendered deaths and disappearances

2025· article· en· W4406383256 sur OpenAlex
Amelia Lee Doğan, Catherine D’Ignazio

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFeminist Media Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueBangladesh Politics, Society, and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial activismSociologySocial mediaGender studiesPrecarityCriminologyPolitical scienceMedia studiesPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of social media as a medium for challenging mainstream narratives around gendered and racialized violence has been well documented. In this study, we examine the social media practices of data activists based in the United States and Canada who track racialized and gendered deaths and disappearances in Indigenous, Black, trans, and regional communities. A rising form of data activism, these groups painstakingly document cases of fatal violence in spreadsheets and databases. They also use social media to publicize specific cases, disseminate their mission, and connect with their communities. Drawing from a case study of 600 posts from 12 organizations in the US and Canada as well as interviews with data activists, this paper describes how activists use social media to challenge mainstream media portrayals of violence against racialized communities. In particular, these grassroots data activists seek to honor victims and build networks of solidarity through collaboration both online and offline. This work comes with a cost, which is the significant emotional burden required to craft and publish stories about gendered and racialized violence, as well as navigate responses from users on the platforms.

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.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,927

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,275 · 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