MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3092776992 · doi:10.1177/1940844720939847

Bloggers on FIRE Performing Identity and Building Community: Considerations for Cyber-Autoethnography

2020· article· en· W3092776992 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Qualitative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoethnographySociologyPublic relationsAgency (philosophy)Identity (music)NarrativeScope (computer science)Media studiesAestheticsSocial sciencePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a research approach, autoethnography has revolutionized qualitative inquiry. To date, most autoethnographies represent the lives of academics and are published in the research press for a small audience of other academics. However, in the digital world, a subset of blogs has emerged in which the self-narratives are substantially similar to autoethnographies in content, quality, and level of social commentary, but with a broader scope and audience. For example, FIRE bloggers write about how they are striving to reach the goal of Financial Independence and Early Retirement (FIRE). They share detailed accounts of their financial circumstances, personal stories, strategies, and social insights. Through an analysis of FIRE blog texts, I examine digital presentation and performance of identity, relational aspects of online communication, and strategies these bloggers and their followers use to create community. The success of bloggers in bringing together people around the world to form communities with shared aims points to possibilities for how cyber-autoethnographers might broaden the reach of autoethnography while also building a collaborative sense of agency to accomplish personal and political goals. My interest in this cyber-community is theoretical, but intersects with challenges I have grappled with in my personal transition to retirement.

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.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,871
Tête enseignante GPT0,712
Écart entre enseignants0,159 · 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