Practices of resistance in social media discourse. The case of Grassy Narrows First Nation
Notice bibliographique
Résumé
Grassy Narrows is sadly known for one of the worst community health crises in Canada. It came to public attention in 1970 when it was revealed that an alarming number of the community members were displaying symptoms of the Minamata disease, a form of mercury poisoning, due to the huge amount of mercury dumped into the Wabigoon river from 1962 to 1970 by a chemical plant. Despite the fact that Grassy Narrows’ leaders and activists have struggled, over the years, to bring the issue to the fore, the community has not received the help they needed to face the devastating consequences of the poisoning – which are still going on nowadays. This paper takes into account the narratives emerging from one of the main micro-blogging and social networking services, namely Twitter, to attract public attention and engage wider audience. Analysis of the tweets collected by extrapolating three hashtag streams – specifically #grassynarrows, #freegrassy, #FreeGrassyNarrows – is meant to reveal forms of counter-discourse which continue the struggle for justice. The texts included in the corpus are analysed in search for the most recurrent themes through which issues relating to Grassy Narrows are framed and awareness on vital questions is created in the online and offline world.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,034 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».