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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,005

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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