MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1509680415 · doi:10.5931/djim.v9i1.3360

Digital Technology: Help or Hindrance? Remembering in the Twenty-first Century

2013· article· en· W1509680415 sur OpenAlexaffvenue
Nicole Bloudoff

Notice bibliographique

RevueDalhousie Journal of Interdisciplinary Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsBusinessPolitical scienceTelecommunicationsComputer scienceMedia studiesAdvertisingInternet privacyMultimediaSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People are adapting to technologies such as smart phones, portable hard drives, USB keys and online repertoires that are easy to acquire and use. We access the internet from almost anywhere, as well as store documents, pictures, artwork, journals, and records on our external devices. Digital technology is useful, but is it eliminating our brain‘s ability to remember? This paper will identify possible future effects of digital technologies on human memory. The switch from physical to digital records has effectively changed our attitudes towards memorabilia, causing a proliferation of massive file storage, but less file usage. Humans are experiencing unique new ambivalence where their data is safe, yet always subject to technical malfunction. Message interruption research has shown negative results regarding average memory retention. Implications for information managers are also discussed–stressing the importance of creating backup copies, as well as introducing memory retention practices to the workplace.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDalhousie Journal of Interdisciplinary ManagementMême sujetDigital Storytelling and EducationTravaux en français237 207