Chinese Canadian Perceptions of the Social Credit System
Notice bibliographique
Résumé
In 2014, China announced that they would be implementing a Social Credit System (SCS) in hopes of encouraging trustworthy behavior between Chinese citizens, corporations, and government agencies (State Council, 2014). Currently, existing literature frames the SCS as a surveillance mechanism for social management and behavior engineering (Hoffman, 2018; Creemers, 2018; Dai, 2018; Langer, 2020). Additionally, research has also indicated that Chinese citizens generally hold high levels of approval towards the SCS (Kostka, 2019). Kostka (2019) further noted that because there was almost no disapproval amongst citizens, their opinions may be highly influenced by the authoritarian regime they are situated in. Therefore, this thesis explores the perceptions of Chinese Canadians regarding the SCS in hopes that this diaspora population can further shed light on Chinese public opinion towards the SCS. Using a mixed methods approach, my study incorporates a survey (n=63) which offers a quantitative snapshot of Chinese Canadian perceptions, while the use of semi-structured interviews (n=8) provides for an in-depth understanding of why they have those views. Based on this cross-sectional study, the findings suggest that older and first generation immigrants hold more favorable views of the SCS. Drawing from their own lived experiences in China and their understanding of Chinese culture, participants explained that while the SCS could be understood as an instrument for control, it also promotes trust, awareness, fairness, and a higher quality of living within a society that is plagued by fraud and distrust.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».