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Enregistrement W2985022911

Making Sense Of Life In 2017 - Metaphors Of The Internet

2017· article· en· W2985022911 sur OpenAlexaff
Annette Markham, Jessa Lingel, Kristian Möller, Kevin Driscoll, Katie Warfield

Notice bibliographique

RevueAoIR Selected Papers of Internet Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Communication and Language
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyberspaceMetaphorThe InternetConstruct (python library)RhetoricSociologyValue (mathematics)IdeologyPoliticsEpistemologyInternet privacyWorld Wide WebComputer sciencePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various metaphors are used to make sense of and explain our experiences with and in digital, web, internet-mediated, or technologically saturated contexts. These thrive and dwindle as our rhetoric moves from Cyberspace and the Electronic Frontier to the World Wide Web, social network sites and networked publics. The more ubiquitous networked communication becomes, the more it is articulated as a way of being, and the more banal and invisible its properties become. Studying metaphors offers important insights about how people and groups make sense of their experience, construct the world and attribute value to various phenomena. Yet, whatever metaphor is chosen, it concurrently illuminates and distorts what we see of the world and how we understand it. This panel brings together five presentations that engage with the three-pronged metaphorical framework of the internet as a tool, a place and a way of being suggested by Annette Markham in 1998. Today, 20 years later, authors examine various commonly invoked metaphors about the internet, networked technology or socially mediated experiences and utilize or extend the original framework. Combined, the papers explore the metaphors used by people and in large discourse; how dominant metaphors shift in time, and the political, ideological and methodological implications of these metaphors.

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)0,002
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 enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,002
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations0
Publié2017
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