Australian and Canadian far-right extremism: a cross-national comparative analysis of social media mobilisation on Facebook
Notice bibliographique
Résumé
Australia and Canada have experienced a growth in far-right extremist activity, from organised hate rallies in urban centres to a growing presence on social media platforms such as Facebook. A common sentiment shared across these movements using social media is the need to defend national and Western identity and culture from what adherents argue are the threat of unchecked immigration, liberal government and the proliferation of Islam. Recent studies have described this ideological narrative within the European and North American context. Little is known, however, about how this is being experienced in the Australian context and how the Australian experience compares to the Canadian far-right extremist movement. This research will conduct a cross-national comparative survey of the online activity and thematic content of the Australian and Canadian far-right extremist movements on Facebook. Any thematic content that emerges from the findings will be interpreted using Social Mobilisation Theory. This conceptual framework seeks to identify some of the ways Australian and Canadian far-right extremist groups mobilise on the social media platform Facebook. This research demonstrates empirically that Australian and Canadian far-right extremist groups share ideological and behavioural commonalities and differences in online activity, thematic content, and in their use of passive and active online behaviour in the form of platform-based symbolic gestures of emotional sentiment. Understanding these similarities and differences in online behaviour provides insight on how far-right groups in these countries evolve online, mobilise on social media, and how best to counter them.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».