Consequences of the Internet for self and society : is social life being transformed?
Notice bibliographique
Résumé
Part I: Introduction:1. Introduction to the issue: John A. Bargh, Department of Psychology, New York University.Part II: The Internet and the Individual:2. Relationship Formation on the Internet: What's the Big Attraction?: Katelyn Y. A. McKenna, Amie S. Green, & Marci E. J. Gleason, Department of Psychology, New York University.3. Can You See the Real Me? Activation and Expression of the 'True self' on the Internet: John A. Bargh, Katelyn Y. A. McKenna, & Grainne M. Fitzsimons, Department of Psychology, New York University.4. Internet Paradox Revisited: Robert Kraut, Sara Kiesler, Bonka Boneva, Jonathon Cummings, Vicki Helgeson, & Anne Crawford, Department of Human-Computer.Interaction, Carnegie-Mellon University.5. Internet Use and Well-Being in Adolescence: Elisheva F. Gross, Jaana Juvonen, & Shelly L. Gable, Department of Psychology, University of California - Los Angeles.Part III: The Internet and the Organization:6. When are Net Effects Gross Products? The Power of Influence and the Influence of Power in Computer-Mediated Communication: Russell Spears & Tom Postmes, Department of Social Psychology, University of Amsterdam Martin Lea, Department of Psychology, Manchester University Anka Wolbert, Department of Social Psychology, University of Amsterdam.7. Negotiating via Information Technology: Theory and Application: Leigh Thompson, Kellogg Graduate School of Business, Northwestern University, Janice Nadler, Northwestern University and American Bar Foundation.Part IV: The Internet and Government:8. Civic Culture Meets the Digital Divide: The Role of Community: Electronic Networks: Eugene Borgida, John L. Sullivan, Alina Oxendine, Melinda S. Jackson, Eric Riedel, & Amy Gangl, Departments of Law and Psychology, University of Minnesota.9. Dark Guests and Great Firewalls: The Internet and Chinese Security Policy: Ronald J. Deibert, Department of Political Science, University of Toronto.Part V: Methodological Techniques and Issues:10. eResearch: Ethics, Security, Design, and Control in Psychological Research on the Internet: Brian Nosek & Mahzarin R. Banaji, Department of Psychology, Yale University, Anthony G. Greenwald, Department of Psychology, University of Washington.11. Studying Hate Crime with the Internet: What Makes Racists Advocate Racial Violence? Jack Glaser & Jay Dixit, Goldman School of Public Policy, University of California - Berkeley Donald Green, Department of Political Science, Yale University.Part VI: Concluding Perspective:12. Is the Internet Changing Social Life? It Seems the More Things Change, the More They Stay the Same: Tom R. Tyler: Department of Psychology, New York University.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».