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Enregistrement W3007371124 · doi:10.22215/etd/2017-11948

#INSERTDIETHERE: Tracing the Techno-Linguistic Associations of Dietary Hashtags on Instagram

2017· dissertation· en· W3007371124 sur OpenAlexaff
Julie Pasho

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Communication and Language
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeSocial mediaPluralSpace (punctuation)Computer scienceWorld Wide WebSociologyLinguisticsArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of hashtags on social media platforms allows users to navigate vast repositories of information with ease -hashtags technologically mediate as they both enable and shape user experience.This research focuses on the photo-sharing platform of Instagram and the phenomenon of dietary hashtags (DH: singular; DHs: plural) -for example, #healthy, #glutenfree, #vegan, and #whole30.The circulation of these hashtags is analyzed to explore if and how they can influence users' understanding of diets and eating practices.The study uses Actor-Network Theory to describe the performances and impacts of DHs within a technologically mediated space of social media.Through experimenting with the walkthrough method and an Instagram narrative model, the thesis observes discursive associations in dietaryrelated Instagram content.Sample case studies look at the ways in which Instagram has enlarged the sphere of possible associations, which consequently alter food and diet related acts.DH discourses and the ways in which they impact dietary visibility, proliferate dietary belief systems, intentional DH performances (user subjectivities), and dietary-based social/communal affiliation (intersubjective discourse) are first considered separately.The results indicate that Instagram supplements and even displaces food-related acts.Moreover, Instagram creates a virtual environment in which visual and linguistic dietary discourse is performed; thus altering how users learn about food practices, as well as enabling the making of dietary-based associations.The thesis concludes by linking these elements and details how these components assemble in the making of a dietary techno-cultural space.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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