Notice bibliographique
Résumé
(English): This paper explores the potentials and perils of alternative social media, through a firsthand account of targeted harassment on a prominent decentralized social media network, Mastodon. It illustrates how both network architecture and norms place the onus on users for their own safety. Though singular in content, this case conforms to patterns for which minoritized users of the network have sought remedy for years. This matters because abusive behavior online is common and its burden falls heavily on women, racial, ethnic, gender and sexual minorities, and the like; the democratic potential of noncommercial, decentralized social media cannot be realized if enhancing accountability to users is not a priority. The paper argues for foregrounding accountability in the network, spanning sociotechnical relationships between and amongst users, moderators, and architects of the network. It suggests that relations of production and participation on decentralized social media be oriented towards “meshy accountability,” invoking both consciously woven connections and the gaps and spaces between them. (Spanish): Este artículo explora el potencial y los riesgos de las redes sociales alternativas a través de un relato directo de acoso selectivo en Mastodon, una prominente red social descentralizada. Ilustra cómo tanto la arquitectura como las normas de la red responsabilizan a los usuarios de su propia seguridad. Si bien su contenido es singular, este caso se ajusta a patrones que los usuarios minoritarios de la red han buscado solución durante años. Esto es importante porque el comportamiento abusivo en línea es común y su carga recae considerablemente sobre mujeres, minorías raciales, étnicas, de género y sexuales, entre otras. El potencial democrático de las redes sociales descentralizadas y no comerciales no se puede materializar si no se prioriza la rendición de cuentas a los usuarios. El artículo aboga por priorizar la rendición de cuentas en la red, abarcando las relaciones sociotécnicas entre usuarios, moderadores y arquitectos de la red. Sugiere que las relaciones de producción y participación en las redes sociales descentralizadas se orienten hacia una “rendición de cuentas mezquina,” invocando tanto las conexiones tejidas conscientemente como las brechas y espacios entre ellas.
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 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 | 0,023 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 ».