Henry Jenkins, Sam Ford, and Joshua Green, Spreadable Media: Creating Value and Meaning in a Networked Culture
Notice bibliographique
Résumé
“If it doesn’t spread, it’s dead.” This catchy marketing slogan is, happily, only found on the book jacket of Spreadable Media. Henry Jenkins, Sam Ford, and Joshua Green take pains to avoid simplistic pronouncements and instead offer an encompassing and engaged discussion of the complex and diverse ways in which various forms of media are circulated in the so-called Web 2.0 era. Because of the lead author’s previous cutting-edge work on media fandom and participatoryconvergence culture, the co-authors’ professional involvement in strategic communications, and the book’s origins in the MIT-based Convergence Culture Consortium, the scope of the book is broad. Each of the eight chapters (including the introduction) is between 30 and 40 pages long and draws on a range of theoretical perspectives, empirical research, and examples. American entertainment media culture is at its core, with two parallel tracks on digital marketing and alternative media and political/social protest. Spreadable Media can also be considered an edited collection of sorts, with multiple references to the online “enhanced version,” which includes blog-style pieces by a number of scholars whose work is discussed. This approach and format are Spreadable Media’s greatest strengths but also prove to be its weaknesses in places.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».