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Enregistrement W2883235077 · doi:10.4018/978-1-59140-561-0.ch118

Potentials of Information Technology in Building Virtual Communities

2005· book-chapter· en· W2883235077 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Agent-Based Network Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorld Wide WebThe InternetDigital subscriber lineBulletin boardTelecommunicationsAgency (philosophy)Space (punctuation)Computer scienceBulletin board systemMultimediaEngineeringInternet privacySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, virtual communities have become the topic of countless books, journal articles and television shows, but what are they, and where did they come from? According to Preece, Maloney-Krichmar, and Abras (2003), the roots of virtual communities date back to as early as 1971 when e-mail first made its appearance on the Advanced Research Projects Agency Network (ARPANET), which was created by the United State’s Department of Defense. This network would lead to the development of dial-up bulletin board systems (BBSs) which would allow people to use their modems to connect to remote computers and participate in the exchange of e-mail and the first discussion boards. From these beginnings a host of multi user domains (MUDs) and multi-user object oriented domains (MOOs) would spring up all over the wired world. These multi-user environments would allow people to explore an imaginary space and would allow them to interact both with the electronic environment and other users. Additionally, listservs (or mailing lists) sprang up in 1986, and now, almost two decades later, they are still in use as the major method of communication among groups of people sharing common personal or professional interests (L-Soft, 2003). Since then the Internet has exploded due to the development of Web browsers as well as the development of communications technologies such as broadband, digital subscriber line (DSL), and satellite communications. Groups of people from as few as two and reaching to many thousands now communicate via email, chat, and online communities such as the Whole Earth ‘Lectronic Link (WELL) and such services as MSN, Friendster, America Online (AoL), Geocities, and Yahoo! Groups. Other examples of online communities are collaborative encyclopedias like Wikipedia. Web logs (Blogs) like Slashdot.com and LiveJournal allow users to create their own content and also to comment on the content of others. They also allow the users to create identities and to make virtual “friends” with other users. The definition of virtual community itself becomes as convoluted as the multitude of technologies that drives it. Are e-mail lists, message boards, and chat rooms online communities or are they virtual communities? Virtual communities might be persistent worlds as those found in popular online games (Everquest, 2004, Ultima Online, 2004) or virtual worlds (such as MUDs and MOOs) where the user is able to explore a simulated world or to take on a digital “physicality” in the form of an avatar. It becomes clear from the literature that the terms are still used interchangeably.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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