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Enregistrement W4404634867 · doi:10.1080/1369118x.2024.2431551

Revolutions: an introduction to the #AoIR2023 special issue

2024· article· en· W4404634867 sur OpenAlexaboutno aff
Tetyana Lokot, Ozlem Demirkol Tønnesen, Joan Ramón Rodríguez-Amat

Notice bibliographique

RevueInformation Communication & Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyMedia studiesEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces the ‘Revolutions’ themed special issue which includes research presented at the 24th annual Association of Internet Researchers (AoIR) conference (2023). The conference theme centered on revolutions, highlighting the connections between digital transformations and social movements across time and space. Focusing on the affordances of digital technologies for mobilization, resistance and achieving social justice, but also their limitations in enabling lasting social change, the conference theme asked participants to reflect on the tradeoffs between empowerment and subordination, and the relationship of digital ‘revolutions’ to racial justice, anticolonial movements, and the rising tide of white supremacist and fascist mobilization. This special issue includes six papers that offer new angles on critically assessing the groundbreaking early ideas underpinning online networked spaces and questioning the revolutionary potential of the internet today. The range of papers includes contexts related to platform power and user agency, online political subcultures and memeification, the balance between visibility and power for content creators revolutionizing live streaming and influencer cultural industries, and perceptions of AI’s revolutionary impact on romantic relationships. The studies in this issue also offer a global view, with geographies stretching from the MENA region and China to subcultures and marginalized groups in Western contexts such as the US and Canada.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,318 · 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.

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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