Exploring the Discursive Construction of a Populist Social Movement: A Case Study of Take Back Alberta
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, scholars, policymakers, and citizens alike observed an increase in polarization due to the global rise of misinformation (information disorder) and populist discourse in both online and offline spaces; Canada and Alberta are no exception. This inductive, qualitative case study explores Take Back Alberta (TBA), an Alberta-based social movement that emerged in response to COVID-19 health mandates. At its peak, TBA mobilized thousands of Albertans to oust Jason Kenney, elect a ‘freedom-minded’ premier, and prevent Alberta’s NDP from becoming a majority government. The primary research question asks: As a populist social movement, what discursive and organizational strategies does Take Back Alberta employ to influence politics in Alberta? Using multiple datasets, including semi-structured interviews with TBA supporters, content analysis of TBA speeches and meetings, desk research, and TBA’s social media pages, I review the material through a social movement theory lens, conducting thematic and frame analysis. TBA discursively constructed political leaders like Jason Kenney, Rachel Notley, and Justin Trudeau as enemies of ‘democracy’ and threats to Alberta’s prosperity. TBA leadership framed citizens as apathetic and portrayed the future as an existential crisis should the NDP win, successfully inspiring thousands of Albertans to utilize Institutional Opportunity Structures (IOS), a concept established during this research, to impact Alberta’s political landscape in a manner that supports illiberalism, not democracy for everyone.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,025 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».