Digital Islamophobia: A Comparison of Right-wing Extremist Groups in Canada, the US, and India
Notice bibliographique
Résumé
Despite recommendations for a global or transnational focus on the study of right-wing extremism, transnational comparative analyses of right-wing extremists remain relatively uncommon. While extant transnational studies of Islamophobia examine the phenomenon among countries in the global North, comparisons between countries in the global North and South are also still quite rare. Thus, my research responds to these knowledge gaps by examining how right-wing extremists in Canada, the US, and India exploit and weaponize gendered, affective, and emotional rhetoric and related visual content through Twitter to perpetuate Islamophobia. Building upon my analysis of digital media and governmentality, my research evidences how the digital architecture of Twitter facilitates and shapes important political relationships and affective alignments between these seemingly unrelated and geographically distant groups. To the casual observer, Hindu nationalism and white supremacy are disparate phenomena, however, as I show, the similarities in how Muslims are negatively constructed by these groups are quite striking. As I show throughout my dissertation, the transnational quality of Islamophobia in, across, and between right-wing extremist groups (RWEGs) is as much about looking in on particular groups as it is about looking outside to their mutually held investments which manifest and co-create connections and affective alignments between such extremist groups and movements in and between the global South and the global North. Thus, my dissertation compares the Twitter usage of Islamophobic right-wing extremists, focusing on anti-Muslim rhetoric in Hindu nationalist and white supremacist discourses. Using a transnational, intersectional, and affective feminist media framework, my study demonstrates the similarities, differences, and interconnections of digital Islamophobia in these three countries. Across this project, I pay specific attention to the role of digital platform politics, technical, architectural affordances, and affectively-charged and highly gendered rhetoric exploited by these groups. Ultimately, my research evidences the emergence of a digital, transnational, and affective alignment between such groups in their mutual pursuit of anti-Muslim sentiment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».