Disinformation, Exclusion, and its Politics: Canadian Right-Wing Extremist Community within a Digital Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Research on right-wing extremism has historically been overwhelmingly focused on the movement’s preoccupations in the United States and Europe. Scholarly literature on Canadian groups and their beliefs has been sparse, with few studies mapping the extent of their activities. Right-wing extremism has captured journalistic attention in recent years as lone-wolf right-wing extremists radicalized on the Internet take up arms against racialized groups they see as anathema to their White supremacist groups’ survival. This research examines right-wing extremist conceptions of out-groups (the ‘Other’) and resulting political demands to contain this imagined threat through a case-study approach of Stormfront Canada. I conducted a thematic analysis of publicly available digital communications exchanged between community members between January 1st and December 31st, 2021. Major themes identified for forum threads were anti-hate initiatives, politics, crime, and health within the COVID-19 context, while for forum replies these were disinformation, offensive speech, and politics. I also quantified the extent of this community’s activity and found that most content shared to the website is posted by less than six active members. This thesis argues that discursive constructions of the Other depend on exclusionary belief systems predicated on support for White hegemony, and that political demands expressed by community members to contain the perceived threat posed by the continued existence of racial out-groups are shaped by an adherence to the Great Replacement superconspiracy.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,046 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».