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Enregistrement W4408563597 · doi:10.1080/13510347.2025.2476178

Gender-based digital transnational repression and the authoritarian targeting of women in the diaspora

2025· article· en· W4408563597 sur OpenAlexaff
Marcus Michaelsen, Siena Anstis

Notice bibliographique

RevueDemocratization · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiasporaAuthoritarianismPsychological repressionPolitical sciencePolitical economyGender studiesSociologyLawPoliticsDemocracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Authoritarian governments rely on digital transnational repression to silence criticism and dissent outside their territories. Women human rights defenders and journalists in exile and in the diaspora face particular, gendered forms of digital threats that exploit their gender identity to intimidate, shame and discredit them. Based on 51 qualitative interviews with women human rights defenders originating from six countries (Azerbaijan, Eritrea, Iran, Russia, Turkey, Xinjiang/China) and residing in 17 host countries, this article investigates some key tactics of gender-based digital transnational repression. We argue that monitoring, invasive surveillance, online harassment and defamation aim to either subject the exiled women activists to the control of the repressive state again or stigmatize and distance them from their communities. By turning misogyny into a tool of political repression, authoritarian regimes are able to amplify digital attacks against exiled women activists, expanding the actor configurations involved their repressive strategies. Our findings highlight how gender-based digital transnational repression extends forms of authoritarian domination from domestic and “offline” settings into digital space and the transnational field.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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