Usages d'lnternet selon le genre et I‘âge: une double différenciation*
Notice bibliographique
Résumé
At the heart of current debates on the impact of Information and Communication Technology (ICT) is the question of the importance of variations in the use of the Internet. In order to contribute to this discussion we have conducted a survey. The research instrument dealt with a week's computer usage with more than 40 possibilities of Internet use. The results show that age, more often than gender, is a discriminating variable in terms of Internet use, even if we can argue that, between the sexes, differences associated with gender stereotypes reappear. On the other hand, we argue that there is a homogenization of practices for other functions (chat, forums, etc.) and, as a whole, an attenuation of socio-economic variables. Au œeur des débats actuels sur l'impact des technologies d'information et de communication (TIC) se pose la question de l'importance et de la variété des usages d'Internet. Dans le but de contribuer à cette discussion, nous avons mené une enquête. L'instrument de collecte portait sur le temps passé, par semaine, devant un ordinateur et sur plus de 40 possibilités d'usages d'Internet. Les résultats démontrent que l'âge, plus souvent que le genre, est une variable discriminante de la consommation d'Internet, même si nous pouvons constater que, entre les sexes, des differénces associées aux stéréotypes de genre réapparaissent. Par contre, nous constatons aussi une homogénéisation des pratiques pour d'autres fonctions (clavardage, forums…) et, dans l'ensemble, une atténuation de l'influence des variables sociodémographiques habituelles.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».