Comparing Gender Homophily among the Multilayer Media Social Networks of Face-to-Face, Instant Messenger and Social Networking Services: A Case Study of a High School Classroom
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In which social worlds does gender homophily operate more strongly – offline or online? To address this question, the following two aspects must be considered. First, people currently use many types of online communication media. Second, to examine the homophily effects exclusively, it is necessary to control for other network formation mechanisms such as ‘foci’ and ‘triadic closure.’ For this study, I conducted a mixed-method research in a high school in rural Japan. I asked students about who they interacted with face-to-face (F2F), through instant messenger (IM), and social networking services (SNS) and then analyzed the social networks using exponential random graph models (ERGMs). Subsequently, I conducted semi-structured interviews to uncover the practices and social contexts of each communication media and explain the results of the quantitative analysis. The results showed that SNS was more gender heterogeneous than offline. In the IM network, a small gender homophily effect was initially observed. However, three months later, its strength decreased to almost the same as that in the SNS networks. From the qualitative research, some key mechanisms producing the difference in gender homophily are specified, such as precedence of F2F communication to IM interaction, independence of SNS communication from F2F, recommending functions, and hobby homophily. Overall, this study implies that considering offline or online alone may cause misunderstanding regarding homophily in organizations because the observed strength of homophily effects depends on whether the space is examined offline or online, what kind of media is examined, and when the online social network data are collected.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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