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Enregistrement W3156897193 · doi:10.18357/anthropologica6312021352

Second Life comme espace de sociabilité pendant la pandémie de COVID-19

2021· article· fr· W3156897193 sur OpenAlexaffvenue
Débora Krischke-Leitão, Laura Graziela Gomes

Notice bibliographique

RevueAnthropologica · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesESPACECoronavirus disease 2019 (COVID-19)ArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les mondes virtuels et les jeux en ligne ont connu une remarquable croissance en termes de fréquentation dans les premiers mois de la pandémie COVID-19. Nous discutons ici de l’utilisation de Second Life comme espace de sociabilité dans ce contexte. Partant de notre recherche ethnographique nous présentons quelques hypothèses pour expliquer comment ce type de plateforme en ligne est privilégié au détriment d’autres, notamment dans la situation de distanciation physique vécue dans plusieurs pays. Une analyse centrée sur les caractéristiques sociotechniques de cet environnement numérique, ainsi que sur les expériences vécues par ses utilisateurs, nous permet de proposer l’immersion, la corporéité des avatars, la synchronicité et la persistance de ce monde comme éléments distinctifs de l’attraction exercée aujourd’hui par ce type de plateforme.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,264 · 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
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'admission2
Résumé présentoui

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