MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W10083969 · doi:10.15173/mjc.v7i0.254

Houses that Cry: Online Civic Participation in Post-Communist Romania

2011· article· en· W10083969 sur OpenAlexaffvenue
Laura Visan

Notice bibliographique

RevueThe McMaster Journal of Communication · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPost communistPolitical sciencePublic administrationMedia studiesSociologyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay explores the role of online communities and cyber-activism in fostering ‘real-life’ participation. It begins by revisiting a topic of controversy among citizenship studies scholars: the erosion vs. the expansion of citizenship and active participation instances in the past three decades. Arguably, participation in online communities is one of the most notable instances of reinventing active citizenship. While sceptics view the Internet and social capital as a contradiction in terms and deplore the waning of traditional communities, supporters of online participation emphasize the potential of the Internet to bring together people who would have otherwise never met in support of a cause. The second half of the essay will demonstrate that, in some cases, the actions of protest undertaken by online communities turn into “acts of citizenship” by challenging habitus, power and regulations (Isin, 2008). It will discuss the activity of Houses that Cry, a project created by architecture students in Bucharest in order to protect the architectural patrimony of the city. Their initiative can be considered an act of citizenship for two reasons: first, they shifted online protests from blogs and forums to the street, community and the media. Second, they transformed the protection of endangered historical buildings into a matter of public interest.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe McMaster Journal of CommunicationMême sujetSocial Media and PoliticsTravaux en français237 207