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Enregistrement W2584344163 · doi:10.1002/pra2.2016.14505301002

Digital sociology and information science research

2016· article· en· W2584344163 sur OpenAlexafffund
Devon Greyson, Anabel Quan‐Haase, Nicole A. Cooke, Adam Worrall

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of AlbertaChild and Family Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Immunization Research NetworkBeta Phi Mu
Mots-clésSociologyDisciplineInformation scienceVariety (cybernetics)EpistemologySocial scienceEngineering ethicsComputer scienceLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Digital sociology is a new subfield of sociology that has challenged the discipline to engage with digital methods, information practices, and questions of societal data use. Such topics have been central to information science research for decades; however, renewed attention being called to them by sociologists creates both opportunities and challenges for information researchers who incorporate sociological theory or methods into their work. This panel invites audience members to consider the emergence of digital sociology and to explore what it means for information science research. Panelists, drawing on a variety of disciplinary roots, will introduce and contextualize the idea of digital sociology, explore issues related to the existing and potential intersection between digital sociology and information science, and examine tensions and criticisms related to sociological digital information research. Following a brief introduction and presentations from four panelists who are themselves using or exploring digital sociology in information research, there will be an open question and answer session with the audience, followed by World Café style small group discussions designed for attendees to share perspectives, make connections with each other, and discuss methods for future research with a sociological lens.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0000,013
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,319 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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