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Record W7115030378

Hashtags and homeland: digital activism and the reimagining of Iranian Nationalism

2025· dissertation· en· W7115030378 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2025
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicIslamic Studies and History
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsNationalismNarrativeGovernment (linguistics)PoliticsEthnic nationalismContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse examine deux aspects interdépendants des récentes manifestations politiques en Iran : (1) le rôle des plateformes numériques dans la mobilisation de l'activisme et (2) la mesure dans laquelle le discours émergeant de ces manifestations représente une reconceptualisation du nationalisme iranien. En se concentrant sur deux mouvements de protestation essentiels - le Mouvement vert de 2009 et les manifestations de 2022 qui ont suivi la mort de Mahsa Amini - cette étude explore la manière dont l'activisme numérique a à la fois remis en question le régime autoritaire et contribué à la formation de nouveaux imaginaires nationaux.Le Mouvement vert a marqué la première utilisation significative de plateformes telles que Twitter et Facebook pour contester les récits contrôlés par l'État, organiser des manifestations de masse et contourner la censure. Malgré le déploiement rapide de la cybersurveillance par le régime et les fermetures d'Internet, les militants ont diffusé l'information de manière innovante, jetant les bases d'une future résistance numérique. En revanche, les manifestations de 2022 ont été marquées par une utilisation plus avancée et plus sûre des technologies numériques, en particulier des applications de messagerie cryptées telles que Telegram et Signal. Les médias visuels, notamment les vidéos virales et les chansons de protestation, ont joué un rôle clé dans la formation des identités collectives et dans l'obtention d'un soutien national et international.L'un des thèmes centraux de cette recherche est la transformation du nationalisme iranien, qui est passé de la fusion traditionnelle de l'État avec l'islam chiite et l'héritage préislamique à une vision plus inclusive et fondée sur les droits. Les manifestations de 2022, en particulier, ont mis l'accent sur l'égalité des sexes, la démocratie et les droits de l'homme, le slogan « Les femmes, la vie, la liberté » apparaissant comme un puissant contre-récit de l'identité excluante de la République islamique. Les minorités ethniques telles que les Kurdes et les Baloutches ont également utilisé l'espace numérique pour faire valoir leurs droits politiques et culturels, contribuant ainsi à une vision plus pluraliste de l'identité iranienne.Cette thèse conclut que les plateformes numériques sont devenues des outils essentiels dans la lutte pour la démocratie et les droits de l'homme en Iran. En permettant des formes de résistance décentralisées et transnationales, l'activisme numérique a joué un rôle important dans la refonte du nationalisme iranien autour des valeurs de pluralisme, de justice sociale et d'égalité. L'étude identifie également des pistes pour de futures recherches sur les implications politiques à long terme de l'activisme numérique en Iran et sa pertinence dans d'autres contextes autoritaires

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.030

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.005
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.251
Teacher spread0.238 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2025
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