Illusions of a “Bond”: tagging cultural products across online platforms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Most studies pertaining to social tagging focus on one platform or platform type, thus limiting the scope of their findings. The purpose of this paper is to explore social tagging practices across four platforms in relation to cultural products associated with the book Casino Royale , by Ian Fleming. Design/methodology/approach A layered and nested case study approach was used to analyse data from four online platforms: Goodreads, Last.fm, WordPress, and public library social discovery platforms. The top-level case study focuses on the book Casino Royale , by Ian Fleming and its derivative products. The analysis of tagging practices in each of the four online platforms is nested within the top-level case study. Casino Royale was conceptualized as a cultural product (the book), its derived products (e.g. movies, theme songs), as well as a keyword in blogs. A qualitative, inductive, and context-specific approach was chosen to identify commonalities in tagging practices across platforms whilst taking into account the uniqueness of each platform. Findings The four platforms comprise different communities of users, each platform with its own cultural norms and tagging practices. Traditional access points in the library catalogues focused on the subject, location, and fictitious characters of the book. User-generated content across the four platforms emphasized historical events and periods related to the book, and highlighted more subjective access points, such as recommendations, tone, mood, reaction, and reading experience. Revealing shifts occur in the tags between the original book and its cultural derivatives: Goodreads and library catalogues focus almost exclusively on the book, while Last.fm and WordPress make in addition cross-references to a wider range of different cultural products, including books, movies, and music. The analyses also yield apparent similarities in certain platforms, such as recurring terms, phrasing and composite or multifaceted tags, as well as a strong presence of genre-related terms for the book and music. Originality/value The layered and nested case study approach presents a more comprehensive theoretical viewpoint and methodological framework by which to explore the study of user-generated metadata pertaining to a range of related cultural products across a variety of online platforms.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle