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Enregistrement W4403070509 · doi:10.54337/nlc.v9.9028

How do we know who we are when we’re online?

2014· article· en· W4403070509 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Networked Learning · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeed to knowInternet privacyComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This short paper outlines an ethnographic project exploring how influence, reputation, and academic identity are circulated and enacted within scholarly online networks. Both academia and social networks can be said to be ‘reputational economies’ (Willinksy, 2010), but while scholars and educators are increasingly exhorted to ‘go online,’ those who do often find that their work and efforts may not be visible or understood within institutional contexts. This project utilizes ethnographic methods and a material-semiotic theoretical approach to explore and detail the ways in which networked scholarly reputations operate, circulate, and intersect with contemporary concepts of academic impact. The study aims to articulate the signals which ‘count’ towards influence and scholarly reputation in networked circles, and to explore the benefits and challenges that networked scholarly participation poses for contemporary academics who engage in it. Research into computer-based interactions has, for decades, suggested that online group members develop signals for status and credibility: Walther (1992) found “electronic communicators have developed a grammar for signalling hierarchical positions” (p. 78). More recently, Kozinets (2010) framed this status differentiation less in terms of hierarchy than “various strategies of visibility and identity expressions” (p. 24). Literature on networked scholarship is growing but has not as yet delved deeply into questions of how networked reputations, credibility, and status positions are produced, nor what implications these hold for conventional academic practices. This research investigates reputational strategies and practices within networked publics from a new literacies perspective, as a form of networked learning with the ethos of participatory culture. The paper explores the contexts, understandings, learning processes, and mediating technologies that have contributed to the development of participants’ outlooks and specific practices. Likewise, it also frames those practices and outlooks in relation to multiple circulating concepts of influence that intersect within academic networks. Through interviews and extensive participant observation within scholarly online networks, this project explores how interactions within scholarly networked publics intersect with conventional notions of academic identity, and offers a snapshot of the various ways in which online networks open up new possibilities for scholarly engagement, learning, identity expression and influence that may not be visible, legible, or available within the academy.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,254 · 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