Rechte Proteste erforschen: Erfahrungen und Reflexionen aus der qualitativen und quantitativen Forschung
Notice bibliographique
Résumé
Die Bewegungswissenschaften haben in der Bundesrepublik Deutschland ihren Ursprung in der Beforschung Neuer Sozialer Bewegungen. Unter anderem auch deshalb blieben rechte Protestmobilisierungen aus der Perspektive der deutschen Movement Studies lange unerforscht. Das änderte sich mit den rassisti-schen Ausschreitungen Anfang der 1990er Jahre als eine Debatte darüber entbrannte, ob die (extreme) Rechte nicht auch als eine Bewe-gung aufzufassen sei. Spätestens seit Anfang der Nullerjahre besteht zwar ein Konsens dar-über, das dem so ist. Doch führte dies nicht dazu, das Nischendasein der bewegungswissen-schaftlichen Beschäftigung mit rechten Ak-teur*innen aufzulösen. \nIm Nachgang des durch die Dresdner Pegida-Demonstrationen initiierten rechten Protest-zyklus (seit Ende 2014) ändert sich dies. Seit-dem rückt der Fokus verstärkt darauf, wie rechte Bewegungen methodisch angemessen zu beforschen sind. So hat Pegida offengelegt, dass das methodische Instrumentarium der Be-wegungsforschung bei seiner Anwendung im rechten Mobilisierungskontext schnell an Gren-zen stößt, was zuletzt auch forschungsethische Fragen einschließt. \nDie hier versammelten Beiträge greifen diese Forschungslücke und Problemlage auf: Sie beleuchten jeweils an konkret durchgeführten Studien im rechten Protestmilieu wie quali-tative und quantitative Methoden eingesetzt werden können und diskutieren sowohl
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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 | 0,140 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,054 |
| Communication savante | 0,019 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».