Gender Differences in Online Identity: A Linguistic Contrastive Study of Arabic and English Screen Names in the Saudi Context
Notice bibliographique
Résumé
The considerations behind choosing pseudonyms over the real name may be varied depending upon extraneous or intrinsic circumstances including the need to circumvent social norms, taboos, and practices. However, one that transcends these bounds is the affordance of freedom to act natural that comes with adopting a pseudonym which masks one’s true identity. The vast choice of media for social expression in the age of technology has added a new dimension to the practice of adopting pseudonyms. Accordingly, this study investigates whether patterns of screen name choice and typology are discernible among Saudi male and female students. The study created a database of two hundred screen names selected from the forums of foundation year at two Saudi universities (male =100 and female =100). The screen names gained are classified and examined based on the attraction theories’ framework. As far as findings are concerned, the choice and typology of screen names according to the type of gender are significant. The screen names are varied whether the gender is male or female. Findings also show that the "real names" category is applied by female students in screen names more than male students whereas "unreal names" category is applied more by male students than the females. For fictional names, both male and female students prefer to use romantic names and neglected names which show wealth or looks. Three new categories in pseudonyms are found and established in the study i.e., popular, romantic, and real names due to the Saudi contextual variation. A significant effect of choosing the screen names on the names of their devices is also found in the study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».