Incels and gender inequality: changing tides in defining the far right
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Scholars have debated how to define far-right groups. Literature has suggested that far-right groups are exclusionary, nativist, xenophobic, anti-democratic and that they do not believe in equality. However, how do we define groups that have ambiguous political affiliations, such as incels, who still hold extreme exclusionary beliefs? We analyze 9062 comments on the Incels.is forum during a three-month period in 2019. We found that incels challenge what it means to be far right in three main ways. First, unlike other far-right groups, incels determine group boundaries based on the gender, sexual identities, and experiences of potential members. Second, incels are racially and nationally diverse, not concentrating efforts in one country, and third, incels do not propose violence on politicians or a political party, but instead propose violence against women and members of the public (“normies”) that support feminism. We argue that because of these differences, gender inequality informs incels’ exclusionary practices, instead of the nationalism and xenophobia which other far-right groups tend to emphasize. We propose taking adherence to traditional values and misogyny seriously as an aspect the far right and support calls to broaden far-right definitional frameworks.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».