Notice bibliographique
Résumé
This chapter addresses the collaborative participatory nature of online interactivity within the range of social networking spaces afforded by Web 2.0 (O’Reilly, 2005). Each individual, through his or her situated usage patterns and choices, creates a unique digital fingerprint or electronic biography. Using a multiple case study method including children and youth ranging in age from five to fifteen years of age, the authors examined children’s online interactivity through their electronic biographies. This case report focuses on the children’s experiences of online interaction as a seamless component of their literacy (Thomas, 2007) and presents a profile of each young person that characterizes his or her unique online fingerprint. The findings provide insight into how children learn online interactivity, and their communities of practice at different stages of development. Their roles ranged from passive surfer-viewer-seekers to interactive discussant-displayer-players. Infrequently, some youth showed proactive leadership as host-builder-creators. The experiences of these young people provide practical evidence of the transformation of literacy; for them, the Internet serves as an information resource, a collaborative medium, and a design environment (Lapadat, Atkinson, & Brown, 2009). Narrative plays a key role online, especially in the construction of identity. The results of this study have implications for educators, parents, social scientists, and policy makers, and in particular, raise concerns about the commodification of childhood and how commercial interests have shaped sites used by children.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,017 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,025 |
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 ».