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Enregistrement W3168074401 · doi:10.1007/s10551-021-04795-3

Social Accountability, Ethics, and the Occupy Wall Street Protests

2021· article· en· W3168074401 sur OpenAlexaff
Dean Neu, Gregory D. Saxton, Abu Shiraz Rahaman

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Ethics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversity of CalgaryYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityBusiness ethicsConversationDemocracyQuality of Life ResearchCharacter (mathematics)SociologyNarrativeEconomic JusticeCorporationPolitical scienceLawPublic relationsLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines the 3.5 m+ English-language original tweets that occurred during the 2011 Occupy Wall Street protests. Starting from previous research, we analyze how character terms such as “the banker,” “politician,” “the teaparty,” “GOP,” and “the corporation,” as well as concept terms such as “ethics,” “fairness,” “morals,” “justice,” and “democracy” were used by individual participants to respond to the Occupy Wall Street events. These character and concept terms not only allowed individuals to take an ethical stance but also accumulated into a citizen’s narrative about social accountability. The analysis illustrates how the centrality of the different concepts and characters in the conversation changed over time as well as how the concepts ethics, morals, fairness, justice, and democracy participated within the conversation, helping to amplify the ethical attributes of different characters. These findings contribute to our understanding of how demands for social accountability are articulated and change over time.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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