Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Personal but Not Private is about how people put themselves out there on social media despite the challenges of negotiating overlapping and unknown audiences within platforms’ technological, social, economic, and political contexts. Focusing on queer women’s use of mobile apps, the book develops the concept of identity modulation: the processes through which people and platforms modulate—adjust or modify—personal and intimate information. Through qualitative digital and traditional research methods, identity modulation is investigated in queer women’s use of Tinder, a dating and hook-up app; Instagram, a photo- and video-sharing app; and Vine, an app that enjoyed a brief stint of popularity for its short, looping videos. Across these apps, identity modulation involves users and platforms shaping particular dynamics of personal identifiability, reach, and salience in relation to self-representations. Tinder intensifies personal identifiability by importing profile information from other platforms. Instagram and Vine are configured to extend users’ reach through attention-grabbing media formats while Vine, in particular, facilitated salient expressions of sexuality and identity statements. Queer women responded to these affordances, making the apps work for their aims of forming relationships, increasing their social and economic participation, and countering intersecting forms of oppression. However, platform designs, business models, and governance approaches placed limitations on these women’s agency in their identity modulation. These findings point to the need for sociotechnical changes that give individuals greater control over identity modulation as a means to fully realize its world-making potential.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle