Replication Data for: Transnationalism and Populist Networks in a Digital Era: Canada and the Freedom Convoy
Notice bibliographique
Résumé
The growth and success of right-wing populist movements globally has been remarkable since the early 2010s. Indeed, populist parties in Europe, Asia, Latin America, and North America have received tremendous electoral success, shaping a movement for the people and by the people within the political sphere. To what extent do populist movements influence other such programs across national borders? Research has suggested that globalization has facilitated the spread of populist ideology. Transnational populism emphasizes the “people” as a “horizontal, membership-based collective with membership premised on an in/out logic between nations, allowing populist national movements to engage and share a global ideological program. This paper seeks to understand and measure to what extent populism has become a transnational movement and identify how populism moves across national borders through online political participation. To explore this question, we collected over 6.7 million digital trace data on X/Twitter during Canada’s January–February 2022 Freedom Convoy movement. Receiving support from thousands of citizens, the Freedom Convoy revealed the ability of populist ideology to move aimlessly across international borders. We used a deep-learning model applied to text analysis to implement a classification task to measure populist narratives during the movement.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,032 |
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 ».