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Enregistrement W4414471943 · doi:10.1177/29768640251377862

How to lose a culture war: Social media, trans disinformation and the authoritarian right

2025· article· en· W4414471943 sur OpenAlexaff
Avery Everhart, T. R. H. Davenport

Notice bibliographique

RevueDialogues on Digital Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHate Speech and Cyberbullying Detection
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisinformationAuthoritarianismOpposition (politics)PoliticsSocial mediaDemocracySketchState (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital technologies are foundational to the authoritarian Far Right plan to “eradicate transgenderism” from public life. In this commentary, we sketch out how the Far Rights has weaponized digital anti-trans disinformation to bolster authoritarianism in the United States. Far Right actors have framed social media platforms as causing transness at the same time that they wield the same tools themselves to create and distribute disinformation about trans people and wage a culture war against “gender ideology.” We note how anxieties over both reproduction in service to the nation state and the potential fertility of gender nonconforming children and adolescents have been central to the production of this trans moral panic. Second, we ask, how might trans people create digital information ecologies beyond mere opposition to anti-trans disinformation? Rather than perpetually taking a reactive, or reactionary, stance to the constant influx of trans disinformation, we consider the political potential of alternative trans information ecologies.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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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