Notice bibliographique
Résumé
This study argues that the relationship between new information and communication technologies (ICT) and social movements should be done from a socio-technical perspective. In the present study, we broaden this perspective and use Actor-Network Theory (ANT) to better understand the relationship between social media (as a new ICT) and social movements. From the perspective of ANT, one cannot define unidirectional causal relationships between the social and the technical. New technical developments create opportunities to change the social order and in the meantime technologies are transformed and are adapted differently by humans. Preliminary findings examining the use of Facebook among Iranians, applying the aforementioned relational sociology perspective based on ANT, suggest that the role new ICTs play in social movements and social change is not linear and constant through time. The impact of new ICTs might be different considering different stages in a social movement timeline. In fact, there may be a stage where ICTs actually function as a sort of pressurerelease value, allowing individuals to remain content within the status quo rather than choosing to pursue more radical goals. We propose the utilization of the two concepts of “durability” and “mobility”, from ANT literature, to better understand the potential of online social networking technologies for social change. We suggest three different time stages as short (emergence of movements), mid (development or decline of movements), and late stage (the movement’s continuation, survival or disappearance through time) to be considered in the study of relationship between social media and social change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,013 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».