Explorando o Ciberespaço Russo: Ação Coletiva Digitalmente Mediada e a Esfera Pública Interconectada
Bibliographic record
Abstract
Propósito – Este artigo sintetiza os principais achados de um projeto de pesquisa de três anos para investigar o impacto da Internet sobre a política, a mídia e a sociedade russa. Metodologia/abordagem/design – Empregamos múltiplos métodos para estudar atividades online: o mapeamento e estudo da estrutura, das comunidades e do conteúdo da blogosfera; um análogo mapeamento e estudo do Twitter; a análise de conteúdo de diferentes fontes midiáticas, utilizando tanto abordagens automatizadas quanto abordagens baseadas em avaliação humana; e uma enquete com blogueiros; métodos esses expandidos por mapeamento de infraestrutura, por entrevistas e por investigações de contexto. Resultados – Constatamos a emergência de uma vibrante e diversa esfera pública interconectada, que constitui uma alternativa independente ao mais rigidamente controlado espaço midiático e político offline, e verificamos o uso crescente de plataformas digitais na mobilização social e na ação cívica. Implicações práticas – Apesar da existência de vários esforços indiretos para conformar o ciberespaço como um ambiente mais amigável ao governo, constatamos que a Internet russa permanece, em geral, aberta e livre, embora o atual grau de liberdade na Internet de forma alguma possa representar previsão acerca do futuro desse espaço contestado.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.016 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".