The Development of Conspiracy Theories During the Freedom Convoy
Notice bibliographique
Résumé
Conspiracy theories have been prevalent throughout history, especially during periods of fear and uncertainty as people build a narrative against political elites and blame misdeeds on their malignant nature. A case study of this phenomenon can be examined in the Canadian Freedom Convoy. The Freedom Convoy began in early 2022 as a protest against COVID-19 mandates, attracting significant political attention as an unprecedented event that eventually forced Trudeau to invoke the Emergencies Act. As political tensions and opinions arose on social media, conspiracist groups began to develop conspiracy theories about the Truck Convoy in order to attract attention from potential allies/social groups and encourage commitment, coordination, and unity. We analyzed the frequency of political content from trending hashtags, as well as the frequency of conspiratorial dialogue. By understanding the distribution of such content, we can begin to understand how an ideology forms and fosters a community during times of crisis. Although it’s concluded from our research that conspiracy theories do not make a large portion of all political opinions regarding the Truck Convoy, the political opinions and conspiracy theories all express the same sentiments of being against political elites and wanting a dismantlement of the system. Furthermore, some conspiracy theories were expressed by those with incredibly large followings, thus increasing the spread of such conspiracies. It can be concluded that such conspiracy theories appeal to extreme political opinions that already distrust Trudeau, and both support a similar ideology and can thus develop a community against the current Canadian government.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».