Digital Traces in Context| Digital Traces and Personal Analytics: iTime, Self-Tracking, and the Temporalities of Practice
Notice bibliographique
Résumé
This article examines digital traces related to the use of self-tracking devices in the context of digitally mediated iTime. These devices enable the continual production, representation, interpretation, and negotiation of varied traces of physical activity, time use, and temporal coordination. We focus on temporalities, exploring how the “tendencies” of iTime are being differentially produced, encountered, interpreted, and acted on in daily life. In-depth interviews with 25 individuals between 18 and 24 years of age are used to examine the contexts of trace production and analysis as they take place within different configurations of ordinary practice. First, we examine whether continuously self-tracked data alters people’s sense of the temporal possibilities of self-transformation. Second, we ask whether people’s encounters with, and analytics of, their traces alter how their daily life is temporally sequenced, coordinated, and experienced. Third, we consider if and in what ways quantified and visualized self-tracked data change the temporal meaning and value of media-related practices for those undertaking them. We show how digital traces are produced within, and become concrete elements of, the temporalities of practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».