Policing the Climate Crisis: Media Fearmongering and State Repression of Climate Protesters in Australia, Canada, and the United States Within the Post-2016 Conjuncture
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the present-day, post-2016 conjuncture of rising authoritarianism and reactionary politics through an analysis of news media and the symbolic criminalization of climate campaigners, Indigenous land and water defenders, and climate justice activists across major publications of record in Australia, Canada, and the United States. Drawing upon Stuart Hall’s influential work on media fearmongering and Othering and his “conjunctural analysis” approach, we examine national news media representations of climate protests with an eye towards wider, political-economic contexts and conditions. This approach allows us to glean insights into a period of profound change while identifying discursive mechanisms of power within and across borders. Through a historically contextualized and cross-national analysis of news reports and opinion commentaries on recent climate protest events, we ultimately reveal how prominent national news outlets in Australia, Canada, and the United States are positioning protesters, and particularly historically marginalized groups who are a part of climate movements, as deviant, criminal, and threatening to the stability and security of the nation-state. We argue that this is significant because these derogatory representations are circulating across borders at the same time as states are specifically targeting and outlawing political, anti-fossil fuel, and infrastructure-oriented forms of climate protest.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».