Notice bibliographique
Résumé
Seldom has the arc of a neologism been so visible. On the afternoon of August 18, 2007, standing at the PodCamp Pittsburgh registration desk, Tommy Vallier, Andy Quale, Ann Turiano, Jesse Hambley, and Val and Jason Head—all participants in the city’s annual social media conference—were having a conversation about Canadian bacon. Vallier informed the group that peameal bacon was an alternate name for the breakfast meat, leading others to comment that peameal sounded like email. This coincidence in turn reminded them of a prior discussion about all the automatic email notifications they received daily, from Google news alerts to Facebook updates, which were becoming almost as distracting as spam. They decided it was a problem, and their banter about peameal and pork suggested a name. Since the notifications were a cut above spam—after all, these updates had been requested—they dubbed this “middle class” of email bacn. The following day the six PodCampers held a spontaneous group session with several dozen of their fellow social media mavens, who were swiftly won over by the jokey name and ironic spelling (a play on sites such as Flickr and Socializr then popular). The web address bacn2.com was acquired—bacn.com was already taken by a bacon distributor and bacn.org belonged to the Bay Area Consciousness Network—and a droll public service announcement explaining the time-wasting dangers of bacn was promptly posted on YouTube. What happened next was best explained by PodCamp’s cofounder Chris Brogan to the Chicago Tribune five days later. “The PodCamp event was about creating personal media,” he said, “so 200-something reporters, so to speak, launched that story as soon as they heard it.” The term was written up on hundreds of personal blogs, bringing it into Technorati’s top fifteen search terms and leading Erik Schark to muse on BoingBoing that the spread of bacn showed “the ridiculous power of the internet.” Schark also listed the mainstream media that had covered it, including CNET, Wired , and the Washington Post, where Rob Pegoraro complained about the name: “Bacon is good,” he opined.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».