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Enregistrement W2598116636 · doi:10.25300/misq/2017/41.4.08

Social Media Affordances for Connective Action: An Examination of Microblogging Use During the Gulf of Mexico Oil Spill1

2017· article· en· W2598116636 sur OpenAlexaff
Emmanuelle Vaast, Hani Safadi, Liette Lapointe, Bogdan Negoita

Notice bibliographique

RevueMIS Quarterly · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueComplex Network Analysis Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordanceSocial mediaAction (physics)MicrobloggingCollective actionOil spillPublic relationsSociologyPolitical scienceMedia studiesPsychologyWorld Wide WebComputer scienceEngineeringPetroleum engineeringPoliticsCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research questions how social media use affords new forms of organizing and collective engagement. The concept of connective action has been introduced to characterize such new forms of collective engagement in which actors coproduce and circulate content based upon an issue of mutual interest. Yet, how the use of social media actually affords connective action still needed to be investigated. Mixed methods analyses of microblogging use during the Gulf of Mexico oil spill bring insights onto this question and reveal in particular how multiple actors enacted emerging and interdependent roles with their distinct patterns of feature use. The findings allow us to elaborate upon the concept of connective affordances as collective level affordances actualized by actors in team interdependent roles. Connective affordances extend research on affordances as a relational concept by considering not only the relationships between technology and users but also the interdependence type among users and the effects of this interdependence onto what users can do with the technology. This study contributes to research on social media use by paying close attention to how distinct patterns of feature use enact emerging roles. Adding to IS scholarship on the collective use of technology, it considers how the patterns of feature use for emerging groups of actors are intricately and mutually related to each other.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations285
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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