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Enregistrement W4312437365 · doi:10.17323/1728-192x-2022-3-229-249

The convergence of real and virtual communities in the digital space: a sociological review

2022· review· en· W4312437365 sur OpenAlexfundno aff
F. I. Sharkov, N. V. Kirillina

Notice bibliographique

RevueSotsiologicheskoe Obozrenie / Russian Sociological Review · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSociopolitical Dynamics in Russia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrinity College DublinUniversity of TorontoUniversity of MinnesotaPrinceton University
Mots-clésSpace (punctuation)Virtual spaceSociologyPoliticsField (mathematics)Convergence (economics)Process (computing)Public relationsComputer sciencePolitical scienceLawArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper represents a critical analysis of the processes caused by the development of virtual communities, and by the transfer of social practices of traditional communities into the space of interactive communication with subsequent transformations in the nature of interaction and the social roles of its participants. The authors introduce and summarize the approaches to communities such as traditional and virtual, and enunciate the distinctive characteristics of virtual and ‘real’ communities formed on the territory of geographically limited objects (villages, cities, countries), in similar conditions (historical, cultural, linguistic) and existing in a common regulatory and legal field. Based on the assumption that virtual communities are usually geographically disparate, implying significant differences in terms of historical memory, culture, native language, traditions, and other things, the authors prove that they remain communities in the sense that they unite groups of people based on common interests, goals, and views, ensuring the interaction of actors and an information exchange between them. However, the taking on the main distinctive characteristics of traditional communities, virtual communities lose some of the properties traditionally inherent in communities, such as a common territory, history, and culture. Virtual communities are defined by the authors as groups of actors interacting in a virtual space (for example, in a social network) beyond geographic and political boundaries and united by common interests or goals. They are characterized by a significant emotional involvement of the participants in the process of network interaction. In present conditions, when almost any created (and previously created) content is being digitized, real and virtual communities converge in the digital space: thus, (1) virtual communities take on some characteristics of traditional ones, and vice versa; and (2) the likelihood of adding or replacing spatial connections in real communities with virtual communications increases, which creates the convergent communities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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