STREAMING SMALL SHARED SPACES: EXPLORING THE CONNECTEDNESS OF THE PHYSICAL SPACES OF MICROSTREAMERS AND THEIR AUDIENCE
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines how microstreamers either intentionally or unintentionally share their intimate physical spaces with audiences. While most streaming research focuses on larger and/or monetized professional streamers, there is emerging research on ‘microstreaming’—streams whose audiences are often as low as single digits—and their importance as smaller, more intimate spaces. Given their casual nature, microstreamers are much less likely to have invested in professional level equipment, or to have dedicated streaming-specific areas of their homes. Some scholars have argued that streaming from intimate spaces such as bedrooms can be considered performative, yet our current research questions the broad applicability of such findings, especially with respect to microstreamers. One way to understand these shared spaces is through the lens of place. Streaming represents an event in which the barriers around the “first place” are intentionally removed, and spectatorship invited. Professional streamers navigate this knowingly and intentionally whereas microstreamers may not – the shared spaces of microstreamers can be understood as an unintentional “leaking” of one’s privately held backstage, made available for consumption by unknown others. In our observations of microstreamers, we note that 1) their environments are multi-purpose, unstaged, and shared with others, 2) these others often interrupt or modify the content of the stream in ways that leverage the space in generating increased authenticity, and 3) these streamers mimic more professionalized streams in amateur ways that again produce a sense of realism and endearment. These elements coalesce to provide a unique sense of authenticity and charm to microstreamer content.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».