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Enregistrement W3199634123 · doi:10.5210/spir.v2021i0.12116

COLLABORATING AT MICROSCOPIC AND MASSIVE SCALES: THE CHALLENGE AND VALUE OF COVID ISOLATION FOR CRITICAL INTERNET STUDIES

2021· article· en· W3199634123 sur OpenAlexaff
Andrew Herman, Annette Markham, Mary Elizabeth Luka, Rebecca Carlson, Danielle Dilkes, Fiona J. Stirling, Riccardo Pronzato, Devina Sarwatay

Notice bibliographique

RevueAoIR Selected Papers of Internet Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Education and Society
Établissements canadiensUniversity of TorontoWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsolation (microbiology)The InternetSociologyValue (mathematics)OriginalityScale (ratio)KaleidoscopeSocial mediaPublic relationsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceData scienceEngineering ethicsComputer scienceSocial scienceWorld Wide WebEngineeringGeographyQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global events like a pandemic or climate change are massive in scope but experienced at the local, lived, microscopic level. What sorts of methodologies and mindsets can help critical internet researchers, functioning as interventionists or activists, find traction by oscillating between these levels? How can we push (further) against the boundaries of research methods to build stronger coalitions and more impactful outcomes for social change among groups of scholars/researchers? This panel presents four papers addressing these questions based on a large scale online autoethnography in 2020. This “Massive/Micro” project simultaneously used and studied the angst and novelty of isolation during a pandemic, activating researchers, activists, and artists to explore the massive yet microscopic properties of COVID-19 as a “glocal” phenomenon. The challenge? Working independently and microscopically through intense focus on the Self but also working with distributed, largely unknown collaborators, in multiple platforms. The emerging shape of the project itself showcases the challenges and possibilities of how research projects at scale can (or don’t) reflect and build social movements. The panel’s four papers situate the project through a kaleidoscope of perspectives featuring participants from 7 countries, who variously explore: the value of the project for precarious or early career researchers, how MMS worked as both collaborative space and critical pedagogy, how non-institutional or playful experimentation in asynchronous collaborations can lead to new synergies; and how MMS developed an independent life of its own, beyond studying COVID to generating multiple communities of future digital research practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0140,053
Communication savante0,0230,033
Science ouverte0,0030,023
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,346 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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'admission1
Résumé présentoui

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