Notice bibliographique
Résumé
In this article, I explore the ways participants in underground dance music (UDM) scenes learn about the political, historical, and social context of their leisure pursuit, such as its queer-of-colour roots, gender dynamics, and economic structures. Semi-structured interviews and information horizon mapping with three Toronto UDM scene members revealed that the online and physical spaces of UDM served as information grounds for the participants’ initial serendipitous discovery of social context information, which led to further intentional seeking in books, libraries, and beyond. Established UDM information sources and normative expectations shaped the participants’ information behaviour, leading them to infer the political stances of DJs and other scene participants based on musical taste and identity. Finally, social context information shapes the participants' experiences of UDM, affecting their sense of community, safety, and belonging. The serious leisure perspective has thus far focused on information behaviours related to the pursuit of the hobby itself, such as, in the present context, finding events or learning to DJ. This study opens up a new direction by considering how social context information flows through and shapes the social world of the hobby. As rising mainstream awareness of structural oppressions leads to more people and communities considering how these oppressions manifest in every aspect of their lives, this perspective will be germane to information behaviour studies in several contexts.
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 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,005 |
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 ».