MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3087913450 · doi:10.22230/cjc.2020v45n3a3901

Platforms and Power: A Panel Discussion

2020· article· en· W3087913450 sur OpenAlexaffvenue
Sara Bannerman, Christina Baade, Rena Bivens, Leslie Regan Shade, Tamara Shepherd, Andrea Zeffiro

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Communication · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoCarleton UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFutures contractPanel discussionPower (physics)Work (physics)Panel dataPolitical scienceComputer sciencePublic relationsData scienceSociologyEngineeringBusinessEconomicsAdvertisingEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background This article is based on a panel discussion at McMaster University in 2019. Analysis Five questions are posed: 1) What is pressing about research on platforms and power right now? 2) What is the most powerful example of a research design that could disrupt or transform platform power? 3) Can platforms and algorithms be liberating? 4) How can researchers and policymakers work together for change? 5) What regulatory futures should researchers attend to, and how can research contribute to platform regulation? Conclusions and implications Panel participants provide insights into the questions posed.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,155 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of CommunicationMême sujetDigital Platforms and EconomicsTravaux en français237 207