Where’s the tech in sex research? A brief critique and call for research
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,142 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,086 |
| Communication savante | 0,021 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».