Impacto de la comunicación en Twitter en el movimiento ambientalista durante la COP15
Bibliographic record
Abstract
La investigación analiza la red de Twitter conformada por los usuarios y sus interacciones durante la Conferencia de las Partes (COP) COP15 celebrada en Montreal del 7 al 19 de diciembre de 2022. El objetivo principal es medir las características de la red e identificar los actores clave en la conversación y los temas principales abordados. También se buscó reconocer si había alguna relación entre el formato de los mensajes y el nivel de engagement. Para llevar a cabo el análisis, se empleó una metodología que combinó técnicas de análisis de redes sociales de análisis cuantitativo y cualitativo. Los resultados sugieren que la comunicación a través de Twitter fue un factor clave en el éxito de la movilización del movimiento ambientalista durante la COP15 y en la creación de conciencia sobre la necesidad de tomar medidas concretas para abordar el cambio climático. Asimismo, el compromiso más alto lo generaron los mensajes mayoritariamente críticos y urgentes, enfocados en la necesidad de tomar medidas concretas para abordar la crisis de biodiversidad y cambio climático. Con ello se refleja una separación entre el activismo reflejado en la red y el liderazgo científico y político presente en la Cumbre.
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 | 0.002 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".