MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4231626660 · doi:10.4018/978-1-5225-7661-7.ch034

New Faces of Digital Divide and How to Bridge It

2018· book-chapter· en· W4231626660 sur OpenAlexaff
Viktor Freiman, Dragana Martinović, Xavier Robichaud

Notice bibliographique

RevueAdvances in public policy and administration (APPA) book series · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensUniversity of WindsorUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital divideProsperityBridge (graph theory)Digital literacyDemocracyPublic relationsPhysical accessPolitical sciencePoliticsInternet privacyComputer scienceInformation and Communications TechnologyEconomic growthComputer securityEconomicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chapter aims to explore, through the lens of digital divide, the challenges to alleviating socio-economic and intellectual limitations for prosperity of each individual. Cutting-edge research is reviewed to discuss in what way new technologies and access to them really help to develop citizens who are able to contribute in creative and democratic ways to society. While much effort has been done in the past decade to bridge the digital divide by resolving access issues and usage issues, the recent studies seem to indicate that the gap at all levels, nation-wide, community-wide, special groups-wide still exists and even deepens, especially regarding digital inclusion and meeting needs of at-risk population. More systematic research and innovative practical solutions are needed to address all the aspects of digital divide: physical, financial cognitive, content, and political access; also, we have to consider the technological and social resonances of digital technologies in terms of digital literacy and development of critical thinking.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,019
Communication savante0,0180,041
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,005

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in public policy and administration (APPA) book seriesMême sujetSocial Media and PoliticsTravaux en français237 207