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Enregistrement W3006018593 · doi:10.1163/22144417-bja10004

Reshaping Offline Community in the Image of Online Experience: The Impact of Digital Media on Church Conflict in the Episcopal Diocese of Pittsburgh

2020· article· en· W3006018593 sur OpenAlexaff
Christopher Craig Brittain, Andrew McKinnon

Notice bibliographique

RevueEcclesial Practices · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia, Religion, Digital Communication
Établissements canadiensTrinity CollegeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrutinyDigital mediaSocial mediaNeglectSociologyEthnographyPhenomenonMedia studiesNew mediaField (mathematics)Political scienceLawPsychologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As more and more people join social media networks, Christian churches struggle to discern how best to adapt to this emerging cultural phenomenon and employ it in ways that are consistent with Christian beliefs, values, and practices. This essay argues that as Christians explore the potential of digital media, they should not neglect to also reflect deeply on the negative aspects of the medium, which are increasingly coming under scrutiny among social scientists and media analysts. We raise this concern in response to our discovery of the capacity of digital media to contribute to church conflict while we were engaged in ethnographic field research in the Episcopal Diocese of Pittsburgh. The essay identifies ways in which digital media exacerbated tensions among Anglicans and Episcopalians in Pittsburgh and concludes with a reflection on the limitations of one of our online attempts to intervene in these dynamics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2020
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