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Enregistrement W3153509735 · doi:10.22148/001c.22220

Content-Era Ethics

2021· article· en· W3153509735 sur OpenAlexvenueno aff
T. Michael McNulty

Notice bibliographique

RevueJournal of Cultural Analytics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnecdoteThe artsContent (measure theory)SociologyMedia studiesDigital mediaDigital contentCriticismPerspective (graphical)Argument (complex analysis)AestheticsLiteratureLawArtPolitical scienceVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New media forms affect a culture, in part, by reshaping what is seeable and sayable: what “ideas,” as Neil Postman once put it, “we can conveniently express.” In this essay, I ask what one of today’s major new media forms—viral, digital “content”—compels us to see and say. To address that question, I em-brace a makeshift, hybrid methodology, informed by theory, sociology, arts criticism, and the digital humanities, and eschewing media theoretical orthodoxies that have been dominant across the humanities (namely: an exaggerated emphasis on the “medium” at the expense of the “message”). From this poly-glot perspective, I analyze content contained in a database that I have compiled, indexing 205,147 of the most-shared pieces of viral media on sites like Facebook and Twitter, from 2014 to 2019. After survey-ing this content’s basic features, I focus on one, particularly popular and quintessential content genre, which I call the “uplifting anecdote”: a short, sentimental account of a heroic act. The uplifting anec-dote, I argue, promotes a novel type of ethics, ideally suited to the content economy. I then track this ethics’ dissemination into the broader culture, through a discussion of two prominent, aesthetic artifacts: George Saunders’ prize-winning, best-selling novel, Lincoln in the Bardo (2017), and NBC’s popular sitcom, The Good Place (2016-2020).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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