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Enregistrement W4226336902 · doi:10.1108/jices-12-2021-0125

Critical care for the early web: ethical digital methods for archived youth data

2022· article· en· W4226336902 sur OpenAlexaff
Katie Mackinnon

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Communication and Ethics in Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb Data Mining and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Context (archaeology)OriginalityIndigenousWorld Wide WebSociologyComputer scienceEngineeringHistorySocial scienceQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to provide a brief overview of the ethical challenges facing researchers engaging with web archival materials and demonstrates a framework and method for conducting research with historical web data created by young people. Design/methodology/approach This paper’s methodology is informed by the conceptual framing of data materials in research on the “right to be forgotten” (Crossen-White, 2015; GDPR, 2018; Tsesis, 2014), data afterlives (Agostinho, 2019; Stevenson and Gehl, 2019; Sutherland, 2017), indigenous data sovereignty and governance (Wemigwans, 2018) and feminist ethics of care (Ciforet al., 2019; Cowan, 2020; Franzkeet al., 2020; Luka and Millette, 2018). It demonstrates a new method called an archive promenade, which builds on the walkthrough and scroll-back methods (Lightet al., 2018; Robards and Lincoln, 2017). Findings The archive promenades demonstrate how individual attachments to digital traces vary and are often unpredictable, which necessitates further steps to ensure that privacy and data sovereignty are maintained through research with web archives. Originality/value This paper demonstrates how the archive promenade methodological intervention can lead to better practices of care with sensitive web materials and brings together previous work on ethical fabrications (Markham, 2012), speculation (Luka and Millette, 2018) and thick context (Marzulloet al., 2018), to yield new insights for research on the experiences of growing up online.

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)0,144
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,155
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · 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 enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1440,155
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0130,043
Communication savante0,0190,018
Science ouverte0,0040,020
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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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