Real-Geographic-Scenario-Based Virtual Social Environments: Integrating Geography with Social Research
Notice bibliographique
Résumé
Existing online virtual worlds, or electronic environments, are of great significance to social science research, but are somewhat lacking in rigour. One reason is that users might not participate in those virtual worlds in the way they act in real daily life, communicating with each other in familiar environments and interacting with natural phenomena under the constraints of the human–land relationship. To help solve this problem we propose the real-geographic-scenario-based virtual social environment (RGSBVSE). The aim is to enhance the ability of current virtual worlds in social issues studies by promoting virtual geographic environments that are built with real scenarios in the physical world. In this paper we first discuss the potential shortage of current virtual worlds for serious social research. We then explain how real geographic scenarios can contribute to building a virtual social environment by providing (1) real geographic data, including the time dimension, in terms of data acquisition and organisation; (2) dynamic or real-time natural phenomena and processes for scenario simulation and expression; (3) shared spaces that enhance participants' interaction through a mix of virtuality and reality; and (4) shared hot spots of social phenomena for researchers from multidisciplinary (eg, sociology, psychology) performing collaborative research. Furthermore, two of our projects, the virtual Chinese University of Hong Kong and the Virtual Globe of the Chinese Family Tree, are introduced as case studies, to illustrate how the RGSBVSE can play a significant role in a number of critical social research issues from the local to regional scale.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,012 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».