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Enregistrement W4254568141 · doi:10.32920/ryerson.14644107

Mobile technology: private talk, public life and the shrinking commons.

2021· preprint· en· W4254568141 sur OpenAlexaff
Savi Pannu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile technologyLiberian dollarCommonsPublic relationsSocial mediaPublic spherePoliticsPolitical scienceMobile mediaInternet privacySociologyBusinessTelecommunicationsEngineeringMobile computingComputer scienceMultimediaLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"In the field of Communication studies, mobile technology is still a relatively new area of study with scholarly research just beginning to address this rapidly growing field. Because this technology is continually evolving, as is the way in which people are starting to use it, much of the research remains inconclusive as to any predictions of how this technology will to be used. In the meantime, much has been made about mobile technology's potential to change the way we interact and communicate with one another, and how these changes might have the ability to alter social relations forever. What I would like to examine are the locations where mobile technology and social relations intersect, and the manner in which the two inform each other. More specifically, I would like to focus on the areas where mobile technologies (cell phones, Blackberries, text messaging) affect social life, such as collective behaviour, political action, as well as public sphere and public space issues. Much has been made about the supposed benefits of technology and its potential to collectivize, politicize and, above all, mobilize our society. However, is this constant telephony really living up to this potential? In an environment already saturated with communication technology, billion-dollar advertising expenditures and media multinationals, will the addition of new technologies benefit those seldom heard or only add to the white noise?"--Pages 2-3.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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