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Enregistrement W4400660007 · doi:10.5210/spir.v2023i0.13666

UNFREE; INDENTURED; INFLUENCER

2023· article· en· W4400660007 sur OpenAlexaff
Elisha Lim

Notice bibliographique

RevueAoIR Selected Papers of Internet Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in Asia
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubalternInfluencer marketingPublic relationsVisibilityGovernment (linguistics)Social mediaSociologySoftware walkthroughPolitical sciencePoliticsMedia studiesBusinessLawMarketingGeographyComputer scienceRelationship marketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic scholars from various disciplines have critiqued the nature of migration regimes in which foreign domestic workers (FDW) are hired, drawing from the fields of social, health, and economic justice. We focus on FDWs in Singapore, where these conditions are enforced and rationalized through laws and government-owned-media that entrench socially constructed divisions. This paper considers how the reality of “influencers” who are "unfree" challenges social media studies’ assumptions about what, and who, is a "content creator." The paper offers a walkthrough of the TikTok advertising interface, in order to understand how FDWs adapt to the platform’s environment of expected use (Light et al, 2018). How do TikTok’s platform norms guide and pressure users to adapt to its advertising goals? How do unfree subaltern users adapt to these limits? How, amidst multiple layers of restriction, do FDW influencers use the platform for building self-authored stories of social status and heightened visibility?

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,346 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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