Notice bibliographique
Résumé
Social informatics researchers use a variety of techniques to explore the intersections between technology and society. Current interest has turned to making more explicit our commonly tacit knowledge processes that involve people and technology. Knowledge creation, sharing, and management processes are commonly hidden, and this is even more the case regarding ignorance processes such as the denial and obfuscation of knowledge. Understanding the construction, generation, and perpetuation of ignorance can: (i) provide insights into social phenomena that might otherwise seem inexplicable (for instance, persistence of “urban myths”), and (ii) enable development of interventions to either facilitate (as with privacy‐sensitive material) or combat (as with malicious disinformation) ignorance. Although several pressing information issues relate to ignorance, agnotology (the study of ignorance) has only recently entered into the information science literature. An agnotologic approach expands the repertoire of methods and approaches in social informatics, better enabling the field to grapple with pressing contemporary issues of mis/dis/lack of information. Using Robert Proctor's typology of constructions of ignorance, this article describes ways that each type may be germane to and within social informatics, highlighting social informatics topics that would benefit from agnotologic exploration, and suggesting theoretical and methodological approaches useful to a social informatics of ignorance.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».