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Enregistrement W2922475512 · doi:10.1109/mts.2019.2894473

Don?t Trust #CDNMedia: Twitter Posts From Eight Canadian Communities During #elxn42

2019· article· en· W2922475512 sur OpenAlexaffabout
Jaigris Hodson

Notice bibliographique

RevueIEEE Technology and Society Magazine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsSocial mediaNews mediaKnightPublic relationsPolitical scienceCommissionInternet privacyClosing (real estate)BusinessAdvertisingComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Originally designed for networking and to deliver mostly inconsequential information, social media is becoming more prevalent in political landscapes [81], while traditional local news environments are diminishing. Part of a global trend, local news outlets in Canada are closing faster than new ones spring up to replace them [51]. This trend is concerning in light of a report by the Knight Commission [46], which described the availability of local information as something which is "as vital to the healthy functioning of communities as clean air, safe streets, good schools, and public health" [46]. When the news being shared is political in nature, one can argue that it is uniquely vital to society, as political news helps citizens make informed decisions, particularly during election time [46]. As traditional media outlets close, and particularly in light of recent Facebook algorithm changes, many people turn to alternative sources of news, like Twitter to find out about current and politically relevant information in their communities [36], [58]. This trend presents us with questions: Does Twitter currently function as an alternative political news source for communities outside major media centers, particularly when traditional news outlets are being closed? And if not, how is it currently functioning with respect to election news?

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,011

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 GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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