Connecting people with their communities through proximity‐based digital storytelling
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This visual presentation describes the results of a library‐led initiative involving the use of iBeacon proximity‐based technologies to connect people with their communities. The two libraries involved in this initiative developed and tested an app that pushed community‐based digital stories to users' smartphones and tablets when users were physically near a historic or cultural object (e.g., statue, landmark) about which the digital story was based. Using proximity‐based technologies to deliver stories about cultural and historic objects of interest to a community was thought to be a novel and engaging way to rally emotional connection and pride in one's own community. To test this hypothesis, as well as the viability of using iBeacon technology as a storytelling delivery mechanism, a pilot study was conducted with 50 participants from the general public at the two libraries involved in the initiative. Participants used the app to browse and read stories pertaining to a prominent park in the city. Posters with pictures of historic or cultural objects within the park were installed throughout each library. Each poster was enabled with iBeacon technology so that digital stories about the historic or cultural object displayed on the poster were automatically pushed to participants' smart devices as participants became near. To collect data on users' experiences and satisfaction with the app and the digital stories, on‐the‐spot interviews were conducted with participants after they finished visiting the posters and reading the digital stories. Interview data were analyzed using content data analysis techniques. A Likert‐scaled questionnaire was also administered; this data was analyzed using factor analysis and hierarchical regression. Results suggest that proximity‐based digital storytelling is a viable approach to connect people with their communities, especially if the stories provide people with relevant, timely, location‐based community information that stirs a positive emotional response.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».