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Enregistrement W4406706217 · doi:10.1386/jem_00133_1

Missing targets: Engagement metrics and digital organizing in the climate movement

2024· article· en· W4406706217 sur OpenAlexaff
Saroj Mehta

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Media · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement (music)Computer scienceData scienceEnvironmental scienceGeographyArtAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite limitations and uncertainties, digital media platforms are integral to mobilization and organizing in the climate movement. Their appeal and utility for public engagement is largely attributed to direct interactions among users, increased visibility, and the ability to measure and validate these interactions through quantified engagement metrics. While the affordances of specific platforms and their influence on social movements have been extensively studied in existing scholarship, the relationship between engagement metrics and climate activism requires further attention. Therefore, this article focuses on the relationship between ubiquitous engagement metrics on digital media platforms and digital organizers in the climate movement. It highlights the different kinds of internal and external stakes for digital climate activists as well as the challenges and compromises that occur when platform affordances – especially their tendency to flatten and quantify interactions – come to be entwined with organizing. The article suggests that future scholarship needs to look beyond perspectives that exclusively emphasize either the technical hostility of platforms or the interpretative flexibility of users that currently define scholarly understanding of the relationship between metrics and users. This can be achieved by paying greater attention to sociopolitical conditions, such as internet access, regulatory frameworks and national climate politics that influence the experiences of digital organizers in the climate movement. These insights can support strategies relevant to different regional, technical and temporal constraints that are so crucial to achieving effective climate action.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0100,014
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,259 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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