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Enregistrement W2735328896 · doi:10.5539/ijel.v7n4p56

Gender and Age Patterns on WhatsApp Statuses as Used by Jordanians: A Sociolinguistic Perspective

2017· article· en· W2735328896 sur OpenAlexvenueno aff
Ala'a Mohammad Al-Smadi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Communication and Language
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)DemographyPsychologyPoliticsAge groupsSocial psychologyDevelopmental psychologySociologyPolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims at investigating the WhatsApp statuses as used by Jordanian people from a sociolinguistic point of view. It attempts to examine the use of the WhatsApp statuses in relation to the impact of gender and age on the topic being used. To achieve this goal, 400 statuses were collected from Jordanian males and females who are divided into two main age groups: the first one consists of participants whose age is above 30 years old, and the second group whose participants are under 30 years old. Then, the data were analyzed quantitatively and categorized based on the main following topics; religious, social, political, economic and fixed statuses. The results show that gender and age have essential impacts on the statuses being used. For example, the religious statuses are the most frequently used topic by Jordanian females whereas the social statuses are the most frequently used topic by Jordanian males. However, the political and economic statuses are the least frequent statuses used among Jordanian. Moreover, the results show that the most frequently used topic among males who are above 30 years old is the fixed statuses suggested by the mobile itself whereas the most frequently used topic among males who are under 30 years old is the social topic. On the other hand, the impact of age among females is clearly manifested in the use of the fixed statuses suggested by the mobile itself. For instance, the females who are above 30 years old use the fixed statuses more dramatic than the females who are under 30 years old. Also, the fixed statuses are the second frequently used topic by the females who are above 30 years old whereas they are the third frequently used topic by females who are under 30 years old.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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