Coming into a sense of self in place though the networked eye of social/mobile photography
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to examine the varied ways in which social media photography is being used in education, research, community, and art for locative meaning-making (Eernstman, 2013). Social media photography enables individuals to easily access and share personalized local information by enabling location-based information to be communicated visually through carefully crafted photographs, and searchable via hashtags (Author, 2016; Hochcman & Manovich, 2013). Thus, tools like Instagram are being employed in the creation of location-based mobile photography sharing communities across the globe, and are used by individuals to realize a sense of place. This paper provides a summary of several of the author’s research projects alongside a review of literature to illuminate some of the ways Instagram is used for local engagement and knowledge development by practitioners, researchers, and facilitators. These technologies are used in global communication, wayfinding, place-making, and establishing a sense of place–key to identifying with the local. As educational tools, social media photography platforms point to new methods for both international understanding and learning, as well as collaborative participant led learning based in daily life experiences, but pose risks associated with the sharing of personal information with corporate entities and online.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».