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Enregistrement W3020804099 · doi:10.1177/2056305120910144

The Protestant Ethic and the Spirit of Facebook: Updating <i>Identity Economics</i>

2020· article· en· W3020804099 sur OpenAlexaff
Elisha Lim

Notice bibliographique

RevueSocial Media + Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion and Society Interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)PoliticsPersonal identityCommodificationIdentity politicsSociologyScholarshipProtestant work ethicSocial mediaPietyLawMedia studiesPolitical scienceSocial scienceAestheticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholars and news media generally name Facebook’s two central problems: that its data collection practices are a threat to user privacy, and that stricter regulations are required to prevent “bad actor” from spreading hate and disinformation. However separating these two concerns—personal data collection and bad actors—overlooks the way that one generates the other. First, this article builds on critical race scholarship to examine how identity politics are historically distorted and commodified into profitable vigilance and intolerance, in what I call a transition from identity politics, to personal identity economics. Facebook’s Ad Manager, for example, reveals how personal identities are itemized as advertising assets, which are cultivated through deeper, more trenchant identity politics. Second, this article theorizes about what makes such staunch, intolerant identity politics addictive. Drawing on Max Weber’s theories of the Protestant Ethic, this article explores how Facebook activism thrives on deep-rooted Christian paradigms of dogma, virtue, redemption, and piety. As dogmatic personal identity economics spread across the globe, they testify to how Facebook’s business model manufactures bad actors.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,030
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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