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Enregistrement W4237083008 · doi:10.32920/ryerson.14665353

The impact of vlogging on deaf culture, communication and identity

2021· preprint· en· W4237083008 sur OpenAlexaff
Ellen S. Hibbard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormalitySign languageAsynchronous communicationMainstreamAmerican Sign LanguageDeaf educationIdentity (music)Computer scienceDeaf cultureMultimediaInternet privacyLinguisticsTelecommunicationsPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis presents a framework representing research conducted to examine the impact of website based online video technology for Deaf people, their culture, and their communication. This technology enables American Sign Language (ASL) asynchronous communication, called vlogging, for Deaf people. The thesis provides new insights and implications for Deaf culture and communication as a result of studying the practices, opinions and attitudes of vlogging. Typical asynchronous communication media such as blogs, books, e-mails, or movies have been dependent on use of spoken language or text, not incorporating sign language content. Online video and website technologies make it possible for Deaf people to share signed content through video blogs (vlogs), and to have a permanent record of that content. Signed content is typically 3-D, shared during face-to-face gatherings, and ephemeral in nature. Websites are typically textual and video display is 2-D, placing constraints on the spatial modulation required for ASL communication. There have been few academic studies to date examining signed asynchronous communication use by Deaf people and the implications for Deaf culture and communication. In this research, 130 vlogs by Deaf vloggers on the mainstream website YouTube, and specialized website Deafvideo.TV were examined to discover strategies employed by Deaf users as a result of the technology’s spatial limitations, and to explore similarities and differences between the two websites. Semi-structured interviews were conducted with 26 Deaf people as follow up. The main findings from this research include register of vlogging formality depending on website type, informal on Deafvideo.TV while formal on YouTube. In addition, vlogs had flaming behaviour while unexpected findings of lack of ASL literature and use of technical elements that obscured ASL content in vlogs. Questions regarding the space changes and narrative elements observed have arisen, providing avenues for additional research. This study and more research could lead to a fuller understanding the impact of vlogging and vlogging technology on Deaf culture and identify potential improvements or new services that could offered.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,013
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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