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Enregistrement W2487559467 · doi:10.4018/978-1-61350-132-0.ch006

An Overview of Child Abuses in 3D Social Networks and Online Video Games

2012· book-chapter· en· W2487559467 sur OpenAlexaff
Miguel Á. García-Ruiz, Miguel Vargas Martín, Patrik Olsson

Notice bibliographique

RevueAdvances in information security, privacy, and ethics book series · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensOntario Tech UniversityAlgoma University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChild pornographyPornographyEntertainmentThe InternetChild abusePedophiliaInternet privacyVirtual worldChild sexual abusePsychologyComputer scienceSexual abusePolitical scienceWorld Wide WebPoison controlSuicide preventionLawMedicineHuman–computer interactionPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It appears that child pornography distribution and child abuses on the Internet have permeated to massively multiplayer online role-playing video games (MMORPG) and 3D social networks, such as Second Life (SL), a compelling online virtual world where millions of users have registered. Although SL is intended for general entertainment in its adult (over 18) version, cases of simulated pedophilia have been reported inside SL’s virtual world, generated by some of its users, employing SL communication capabilities to trade and show child pornography images to exchange related text messages. This chapter provides a literature review on child pornography in MMORPGs and other 3D social networks including SL, as well as policy and network approaches for overcoming child abuse. A review on ethical and legal issues of dealing with child pornography and other types of child abuse in 3D social networks and MMORPGs is also addressed in this chapter.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,323 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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