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Enregistrement W3028474175 · doi:10.4018/978-1-7998-3187-7.ch008

“That's What Google Is For”

2020· book-chapter· en· W3028474175 sur OpenAlexaff
Tyler Ross Flockhart, Sinikka Elliott

Notice bibliographique

RevueAdvances in religious and cultural studies (ARCS) book series · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingHeterosexismPsychologySocial psychologyQueerSociologyGender studiesHomosexualityPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through in-depth interviews, this chapter examines the ways 25 LGB young adults (18-35 years old) used digital technologies as they do emotion work to preserve relationships with heterosexual parents. Findings demonstrate that, with the aid of technology (especially texting, Skyping, social media, YouTube, television, and various informational websites), LGB young adults engaged in personal and interpersonal forms of “preventive” and “palliative” emotion work. The former's aim was to prevent noxious feelings and the latter to preserve familial relationships despite emotional pain. These forms of emotion work allowed LGBs to maintain relationships with their parents, but by privileging the emotional wellbeing of heterosexual parents above those of LGBs. The authors conclude by suggesting that digital technology can be a dual-edged sword. Access to these technologies may allow LGBs to connect with queer communities and to obtain information about queerness, yet utilizing these technologies as a way to preserve familial relationships was an adaptation to--rather than disruption of--heterosexism and homophobia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,003
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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