MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4240872357 · doi:10.1145/1403922.1386860

Critical Theory

2008· article· en· W4240872357 sur OpenAlexaff
Norm Friesen

Notice bibliographique

RevueUbiquity · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYSociologyCritical theoryIdeologyPoliticsTechnological determinismEpistemologyTechnological changeUsabilityComputer sciencePublic relationsLaw and economicsSocial sciencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical theory designates a philosophy and a research methodology that focuses on the interrelated issues of technology, politics and social change. Despite its emphasis on technology, critical theory arguably remains underutilized in areas of practical research that lie at the confluence of social, political and technological concerns, such as the study of the use of the usability of information and communication technologies (ICTs) or of their use in educational institutions. This paper addresses this situation by first describing the methodology of ideology critique. This critical methodology operates comparatively, by "measuring" consensual truths against actual social conditions. In doing so, it frequently shows these truisms to have the quality of mystifications or "myths," claims possessing a "false clarity" and that are misleading in developing and justifying research plans and priorities. Focusing on the specific example of e-learning (or the use of ICTs in education), this paper shows how critical theory can be used to "de-mystify" three particular truths or myths. These are claims that 1) we live in a "knowledge economy," 2) that users enjoy ubiquitous, "anywhere anytime" access, and 3) that social and institutional change is motivated by a number of fixed "laws" of progress in computer technology. These claims are shown to simplify or obscure a complex social reality that is constituted by different and conflicting forms of knowledge, and these claims are shown to work to the benefit of interests that are hegemonic and conservative in nature.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, 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

Citations39
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUbiquityMême sujetSocial Media and PoliticsTravaux en français237 207