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Enregistrement W3195976089 · doi:10.3138/cjhs.2021-0026

Where’s the tech in sex research? A brief critique and call for research

2021· article· en· W3195976089 sur OpenAlexaffvenue
Krystelle Shaughnessy, Justine Braham

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Human Sexuality · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman sexualityThe InternetOnline research methodsInternet privacyEmerging technologiesSociologyEngineering ethicsComputer scienceData sciencePsychologyWorld Wide WebKnowledge managementPublic relationsPolitical scienceEngineeringGender studiesArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internet and data-based technologies are ubiquitous in most societies around the world. People use online technologies (i.e., devices, software, platforms, applications, etc., that connect to the Internet through wired or wireless means) in almost all aspects of their daily lives, including sexuality. Yet, researchers have been slow to integrate online technologies in sexuality studies. The purpose of this paper is to briefly review the opportunities and challenges associated with integrating research about online technology with research about human sexuality. We argue that researchers focused on (almost) all topics of human sexuality would benefit from considering online technologies in their studies. We describe how people’s online and in-person experiences do not exist in separate vacuums; rather, they influence and are influenced by one another in an ongoing and dynamic fashion. We propose three ways that sexuality researchers can integrate technology and technology-informed research in their future studies that address some of the opportunities and challenges: adding variables and constructs, using technology-focused theories, and collaboration.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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