The Concept of “Web Science” in the Social Realm: Building Bridges between a new Interdisciplinary Field and the Cultural “Wealth of Networks”
Notice bibliographique
Résumé
Discourse in the field of “cyber culture” largely does not take into account the major shift in constituent technology that has begun to advance the Web from one based solely on human-understandable hypertext documents to one based on machine-understandable data. Such innovation includes the refinement of new search engine technology to mine data in Web services applications (the “Deep Web”) coupled with the desire to annotate data with mark-up languages that facilitate greater interactivity and infer meaning within either user-created knowledge representation models (“folksonomies” as a part of “Web 2.0”) or more rigid ontological structures (part of the “Semantic Web” or “Web 3.0”). In this paper, I consider this overall evident and predicted shift from a “Web of documents” to a “Web of data” to be the central element in the creation of the next-generation of the Web, and the recent drive to study it within an integrated framework known as “Web Science”. Central to this shift is the need to reconsider not only the cultural aspects of the medium, but also the interactions between cultural theory and technical texts. I conclude that with the emergence of certain new technology the entire concept of intellectual property, and more specifically where value ultimately lies in terms of the creation of cultural product, is also changing. Within, I thus focus on alternative frameworks (namely the work of Yochai Benkler) to conceptualize knowledge production, in order to re-examine issues of Web-enabled participatory culture. In order to highlight new cultural paradigms, opportunities and challenges, I discuss how the concept of “social production” may foster a “cultural democracy” that transcends traditional hegemonic conditions that encumber publics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».