Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mobile applications (commonly known as ‘apps’) are highly popular forms of software, with hundreds of billions of downloads globally each year. The ways in which the affordances of apps are portrayed on the app store platforms are crucial in sparking consumers’ initial interest. This article presents findings from the ‘Mapping the Food App Landscape’ study. The following two sources of online material were used in this study: (1) descriptions of food-related apps available in the Google Play store; and (2) the lists of the top-most installed free Android apps presented in the App Annie app analytics platform for Australia, Canada, the United Kingdom and the United States. The analytical approach is distinctive in bringing together the key feminist new materialism concepts of affective forces, relational connections and agential capacities with that of the promissory narrative. The study’s findings show that inapp publishers’ efforts to entice users, the Google Play app descriptions presented food apps as solutions to or escapes from the stresses and difficulties of everyday life. These app descriptions promised to generate excitement, fun and pleasure (games apps); configure and support convenient food supply and preparation arrangements (food ordering and delivery, meal planning and recipe apps); offer reassurance and better control over the body and encourage greater embodied self-awareness, health and wellbeing (food-tracking and nutrition apps); and contribute to creative and novel experiments in cooking (recipe apps). These findings map the landscape of food apps and the sociocultural contexts in which they are being created, published and adopted.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle