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
Experts trace a congruent trend, pinpointed as originating around the 2010s (Grose, 2020) and only accelerating in the pandemic and its aftermaths: the rise of social media activity relating to parents’ performances of their substance abuse – what this paper defines as “#winemom culture” – with a broader social tendency, a general increase in “rates of high-risk drinking” that lead to such outcomes as “long-term health damage” and “dangers to family” (Macarthur, n.d.). I interrogate the ethics of moralizing against #winemom culture under COVID-19 culture and its aftermaths through exclusively quantitative metrics or surface-level analysis. As with anything coded according to the “momification of the Internet” (Dewey, 2015), such cultures are often disregarded, seen as superficial or in receipt of unchecked judgments. I trace the following question: What can #winemom culture reveal about how parents are processing and communicating within this moment? And begin from the premise that there are as-yet undetermined drivers motivating what appears to be a “zoning out” (Heyes, 2020) in the mediation of #winemom culture production. This project then opens into an analysis of how to actually study digital feminist practices in this current moment, one that is defined by methodological crises surrounding the increasing complexities of enacting justice in social media research. This paper thus serves as a methodological disquisition for feminist researchers attempting to perform ethically just social media research.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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