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Enregistrement W2111329376 · doi:10.20360/g26w22

Socializing the Digital: Taking Emic Perspectives on Digital Domains

2012· article· en· W2111329376 sur OpenAlexaffvenue
Jennifer Rowsell, Mastin Prinsloo, Zheng Zhang

Notice bibliographique

RevueLanguage and Literacy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensWestern UniversityBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmic and eticSociologyPsychologyLiteracyComputer sciencePedagogyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a tendency in scholarship on new and digital literacies to disassociate subjectivities and contexts from analyses and to generalize practices. This Language and Literacy special issue redresses such a tendency by exploring digital domains from agentive positions and from contextual perspectives. With submissions from scholars around the world, we have come together to socialize, even personalize, the digital to locate technologies in place (Prinsloo & Rowsell, 2012). For us, literacy teaching is most powerful when digital technologies and new media in formal and informal contexts are viewed as placed and as agentive. Traditionally literacy has been viewed as a repertoire of skills that individuals use to do something. Often seen as an inventory of skills such as speaking, listening, communicating, reading, and writing, literacy was cast for some time as a set of autonomous schooling practices (Street, 1984). When the social turn in literacy took place (Gee, 1996), literacy became viewed as shaped by contexts in which they occur. Brian Street describes this socializing of literacy as an ideological model of literacy, that is, literacy is shaped by context, power and history (Street, 1984). For example, literacy

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,321 · 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'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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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