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Enregistrement W2892073512 · doi:10.1080/10253866.2018.1519489

Self-quantification and the datapreneurial consumer identity

2018· article· en· W2892073512 sur OpenAlexaff
Beth Leavenworth DuFault, John W. Schouten

Notice bibliographique

RevueConsumption Markets & Culture · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinTech, Crowdfunding, Digital Finance
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Context (archaeology)Big dataProcess (computing)ConstitutionControl (management)Identity theftBusinessMarketingInternet privacySociologyEconomicsPolitical scienceComputer scienceLawAestheticsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study delivers a clearer understanding of the constitution of the datapreneurial consumer, the role of the market in that construction, and the implications for consumer identity projects in the age of Big Data and an increasingly data- and surveillance-driven society. The study uses a theoretical framework of the “quantified self” (QS) to examine consumers (re)building creditworthiness. In the context of a major online credit-user forum, it employs creative-nonfiction methodology to protect forum-member privacy. To the literature on creditworthiness, the study contributes a process model of the construction of the datapreneurial credit consumer identity. To the QS literature, it offers insight into how consumers may embrace quantification and self-tracking, even in areas where they are nudged or pushed into it. To the sociology of quantification literature, it adds empirics to explain how consumers may embrace market-provided self-quantification resources in attempts to liberate themselves from the structural control of that very quantification.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,031
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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