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Enregistrement W2978860005 · doi:10.5507/euj.2019.010

An evaluation of social media images portrayal of disability discourse: #amputeefitness

2019· article· en· W2978860005 sur OpenAlexaff
Fallon R. Mitchell, Sara Santarossa, Isuri L. Ramawickrama, Emily F. Rankin, Jessica A. Yaciuk, Erin R. McMahon, Paula M. van Wyk

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Adapted Physical Activity · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationFocus (optics)Social mediaPsychologyDiscourse analysisSociologyFocus groupSocial psychologyLinguisticsComputer scienceCommunicationWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The widespread use and influential impact of social media has made it increasingly important to analyze the social norms and discourses that are being presented and promoted among social media users. Thus, the purpose of this study was to examine whether the conversation and images associated with #amputeefitness on Instagram promoted the medical model discourse (i.e., a focus on aesthetic) or the social model of disability discourse (i.e., a focus on adapted physical activity). Using the Netlytic software, all publicly available Instagram media tagged with #amputeefitness were collected, and a text and image analysis were performed. The text analysis revealed that the conversation was positive or neutral and focused on four themes: community, motivation, aesthetic, and physical activity. The image analysis suggested an emphasis was placed on body structure (i.e., having an acceptable appearance) and physical activity. Although there was evidence of the medical model within the posts associated with #amputeefitness, there was a stronger indication of a shift towards the social model of disability discourse.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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