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Enregistrement W4311683730 · doi:10.2478/bsmr-2022-0016

Can We <i>Really</i> Have Nice Things? Preparing for the Metaverse

2022· article· en· W4311683730 sur OpenAlexaff
Georgia Gaden Jones, Delia Dumitrica

Notice bibliographique

RevueBaltic screen media review./Baltic screen media review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical Innovations
Établissements canadiensSAIT Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisionMetaverseCreativityZoomNarrativeEnablingPromotion (chess)SociologyComputer scienceAestheticsEpistemologyVirtual realityPolitical sciencePsychologyHuman–computer interactionSocial psychologyPoliticsLawPhilosophyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Drawing from our previous experience of the virtual world Second Life, we engage in a critical reading of the hype and promotion of the Metaverse in Mark Zuckerberg’s 2021 Keynote Presentation (Meta 2021). We zoom in on the visions of the reality and of the future that big tech leaders promise to legitimize themselves as not only economically but socially and morally valuable. Presented with the help of three broad themes – connection, experiences, and creativity – the promises of a better future articulated in the descriptions and visions of the Metaverse are anchored in a deterministic narrative of technology as an enabler of individual choice and freedom. In this way, the commercial intent behind the world-building actions of a mighty economic actor becomes reframed as merely an expression of users own needs and dreams of a better future.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2022
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