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Enregistrement W4394807885 · doi:10.3138/topia-2023-0026

“Shitty Graphs”: Data Intimacy and the Feeling of Numbers in Type 1 Diabetes

2024· article· en· W4394807885 sur OpenAlexaffvenue
Carrie A. Rentschler, Benjamin Nothwehr

Notice bibliographique

RevueTOPIA Canadian Journal of Cultural Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingDiabetes mellitusGraphType 1 diabetesType 2 diabetesComputer sciencePsychologyMedicineSocial psychologyTheoretical computer scienceEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes is a self-quantified chronic disease, where measuring blood sugars is the very grounds for understanding and surviving the condition. This article analyzes how people with type 1 diabetes who use continuous glucose monitors (CGMs) share their CGM data visualizations on social media platforms and develop data intimacies with other diabetics around the visual vernaculars of CGM graphs: the “flat line” ideal and the “shitty graph.” CGM graphs mediate relationships between people with type 1 diabetes and how they feel their numbers. Based on a review of posts on r/diabetes_t1 over a period of nine months (August 2022–April 2023), the authors identified and analyzed two recurring visual vernaculars in screenshots of CGM graphs and the talk that occurred around them. As “domains of affective practice,” these subreddit posts and talk around screenshots of CGM graphs mediate the “bad feelings” of diabetes and materialize the charged platform data intimacies between diabetics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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