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Enregistrement W2943027563 · doi:10.1080/01490400.2019.1597792

#Family: Exploring the Display of Family and Family Leisure on Facebook and Instagram

2019· article· en· W2943027563 sur OpenAlexaff
Charlene S. Shannon

Notice bibliographique

RevueLeisure Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeContext (archaeology)Construct (python library)Identity (music)PsychologyLeisure activityFamily lifeIdealizationSocial psychologyFace (sociological concept)Internet privacySociologyGender studiesComputer scienceAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Family leisure is a context in which individuals construct identity and engage in activities considered “doing family.” Social networking sites (SNS) offer a modern tool for sharing photos and narratives and for constructing family identity and conveying it to others. The purpose of this study was to explore how family and family leisure are displayed through the practice of sharing family leisure photos on the SNSs Facebook and Instagram. Semi-structured, face-to-face interviews were conducted with 13 women, 3 men, and 1 gender fluid individual about their experiences with posting about activities or practices considered as “family leisure” on SNSs. The findings indicated that posted family leisure images and narratives were intended to communicate nonnormative definitions of family, clarify family identity, help individuals feel a sense of belonging within their social network and community and resist the typical idealization of family life, and offer authentic representations of family leisure.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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