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Enregistrement W4213386585 · doi:10.1108/jd-04-2021-0084

Embracing theories of precarity for the study of information practices

2022· article· en· W4213386585 sur OpenAlexaff
Owen Stewart‐Robertson

Notice bibliographique

RevueJournal of Documentation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecaritySociologyContext (archaeology)OriginalityValue (mathematics)Social scienceGender studiesQualitative researchComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The paper aims to explore the value of various notions of precarity for the study of information practices and for addressing inequities and marginalization from an information standpoint. Design/methodology/approach Several interrelated conceptualizations of precarity and associated terms from outside of library and information science (LIS) are presented. LIS studies involving precarity and related topics, including various situations of insecurity, instability, migration and transition, are then discussed. In that context, new approaches to information precarity and new directions for information practices research are explored. Findings Studies that draw from holistic characterizations of precarity, especially those engaging with theories from beyond the field, are quite limited in LIS research. Broader understandings of precarity in information contexts may contribute to greater engagement with political and economic considerations and to development of non-individualistic responses and services. Originality/value The presentation of a framework for an initial model of information precarity and the expansion of connections between existing LIS research and concepts of precarity from other fields suggest a new lens for further addressing inequities, marginalization and precarious life in LIS research.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0050,094
Communication savante0,0130,020
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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