Mutual influences between climate change communication and expressive participation on Weibo: A longitudinal network–behaviour co-evolution analysis
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on Reinforcing Spirals Model theory and longitudinal network analysis methods, we analyse the co-evolution of climate change communication network and online expressive participation around climate policy issues on China’s top social media platform Weibo (2019–2021). We find a mutual influence between actors’ engagement in communication relationships and their participatory behaviours over time. However, this dynamic does not operate at the individual level. Active/popular actors in the communication network do not necessarily become more participatory later, nor does higher participation significantly lead to greater activity/popularity in the subsequent time point. Instead, this dynamic is characterized by concurrent homogeneity-based network selection and network influence processes. Model results show that actors with similar participation levels are more likely to form future communication ties and actors with existing communication ties are more likely to converge in participation levels over time. This indicates a homogeneity-based reciprocal influence between network connections and individual engagement. We also find that endogenous network structural factors play a significant role in shaping people’s engagement with climate change communication. These findings underscore the importance of the social relational dimension in the dynamic interplay between communication and online expressive participation, contributing to a more nuanced understanding of the Reinforcing Spirals Model theory.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».