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Enregistrement W3207393327 · doi:10.1177/07591063211040229

Shall WeChat? Switching between online and offline ethnography

2021· article· en· W3207393327 sur OpenAlexaff
Beatrice Zani

Notice bibliographique

RevueBulletin of Sociological Methodology/Bulletin de Méthodologie Sociologique · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnographyOnline and offlineMerge (version control)SociologySocialityMetaverseContext (archaeology)Computer scienceSocial worldsMedia studiesEpistemologyData scienceWorld Wide WebHuman–computer interactionSocial scienceAnthropologyVirtual realityGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on the ethnographic work conducted inside the digital platform WeChat, this article contributes to the ongoing discussion about the multi-sited ethnographic tools and the digital methods available for investigating virtual worlds and online practices. It analyses the communications, interactions, sociality, and economic activities produced on the application WeChat by Chinese migrant women, together with the same practices constructed offline in Taiwan. Taking a close look at the offline context from which these digital practices are generated, the article shows that when studying online practices, it is essential to understand what corresponds to them in the offline worlds. By updating the four Goffmanian interactionist fieldwork sequences, this research provides some reflections on the necessity to mix and merge online and offline ethnographic techniques in order to apprehend the new practices and scales of interaction at the crossroads where online and offline social spaces intersect. Virtual ethnography cannot be exclusive. Rather, it needs to be designed and performed in dialogue with ‘physical’ observations.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,336
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,098 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentoui

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