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Enregistrement W2769548279

El consumo como efecto colateral de la erosión en la cultura

2017· article· es· W2769548279 sur OpenAlexaff
Rafael Quintero-Bermúdez, Rosa María Bermúdez Cruz, Rafael Quintero Torres

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2017
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunication and COVID-19 Impact
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parece que la correlación entre tecnología y el consumismo existe, pero la pregunta es si existe causalidad y en qué dirección. Este artículo académico busca argumentar que la causalidad sí existe y está originada por la limitada exposición y aceptación de la ciencia, sumada a la construcción de una cultura que cambia cada vez más rápido y que produce como resultado la hegemonía de la sociedad del consumo que se basa en “no preguntes, no pienses, solo compra”. Esto se puede entender desarrollando tres ideas: en primer lugar la manera en que se construye la cultura; en segundo lugar, conocer qué influencia tiene la ciencia, la ingeniería y la tecnología en la cultura; y, en tercer lugar, el efecto de la naturaleza humana influenciada por la mercadotecnia. Esta última es el resultado de la evolución que condujo a valorar indicadores de competencia como juventud, fertilidad y habilidad y, a su vez, cómo la mercadotecnia se ha encargado de convencernos que ahora estos indicadores se pueden comprar. Así que el humano compra indicadores para realzar las características que considera poseer y no cuenta con las defensas naturales de la cultura para cuestionar esta práctica. La tecnología, dentro de este proceso, impera tan pronto como las barreras de la razón son eliminadas. La ciencia, el escepticismo y el ejercicio de la razón en todos los individuos son la única defensa visible.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,002

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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,377 · 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'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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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