Online Nationalism in China: Weibo reactions to the detention of Huawei CFO Meng Wanzhou
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates the topic of nationalism in Weibo posts that discuss the detention of Meng Wanzhou, Chief Financial Officer (CFO) of Huawei. After the arrest, Weibo users quickly connected this case with broader nationalist topics, resulting in different types of nationalist reactions. This study describes how these reactions reflect, create or shape a nationalist discourse. This was done in three parts: first of all, I examined how the countries of Canada, the US and China are described. The analysis reveals that the comments describe the US as the active culprit and Canada as a more passive, docile country. Secondly, the question was formulated as to how Meng was described, as a person, as CFO of Huawei, and as a Chinese, in order to gain more insight into how these different layers of her identity coincide or contrast. This part concludes that most commenters express their support for Meng, but that her wealth and unclarity regarding her citizenship can result in a decrease of support. Finally, I investigated the ways in which nationalism can be converted into action. It became clear how consumption and nationalism can be linked: many Weibo users suggested to initiate a boycott, mainly against Apple. Simultaneously, others also reflected on the efficacy of such measures.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».