MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1555145469 · doi:10.1177/0270467613516753

Virtual Mourning and Memory Construction on Facebook

2013· article· en· W1555145469 sur OpenAlexaff
Rhonda McEwen, Kathleen Scheaffer

Notice bibliographique

RevueBulletin of Science Technology & Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmediacyCyberpsychologyPublishingSocial mediaAsynchronous communicationInterviewInternet privacyAffect (linguistics)Coping (psychology)PsychologyWorld Wide WebComputer scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates the online information practices of persons grieving and mourning via Facebook. It examines how, or whether, these practices and Facebook’s terms of use policies have implications for the bereaved and/or the memory of the deceased. To explore these questions, we compared traditional publicly recorded asynchronous modes of grieving (i.e., obituaries) with Facebook’s asynchronous features (i.e., pages, photos, messages, profiles, comments). Additionally, by applying observational techniques to Facebook memorial pages and Facebook profiles, conducting a survey, and interviewing respondents as a follow-up to the survey, we examined the benefits of and issues surrounding online information sharing via Facebook when coping with the loss of another. We found that the immediacy of publishing comments, messages, wall posts, and photos provides Facebook mourners with a quick outlet for their emotions and a means of timely group support; however, these actions directly affect the online curation of the deceased’s self and memory and also create an environment of competition among mourners. The aforementioned benefits and complications of using Facebook during bereavement are shaped by the policies outlined by the social media platform.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeQualitatif
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

Citations29
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBulletin of Science Technology & SocietyMême sujetGrief, Bereavement, and Mental HealthTravaux en français237 207