Exploring the General and Educational Use of the Metaverse: Public Perspectives, Sentiments, Attitudes, and Discourses
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
Abstract This study examines and analyzes the public perspectives, attitudes, sentiments, and discourses regarding the metaverse and its general and educational use. The study explores four research questions and involves the analysis of two datasets containing over 8 million tweets from Twitter (currently called X). The analysis involves text mining, sentiment analysis, and topic modeling techniques and to carry it out different tools are used, such as the National Research Council Canada (NRC) Word-Emotion Association Lexicon (EmoLex), Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning (VADER), TextBlob, Latent Dirichlet Allocation (LDA), etc. Based on the results, the increase in interest of the public in the metaverse is in line with that of the educational and scientific communities. The public expressed mostly positive attitudes and emotions toward the general and educational use of the metaverse while the negative sentiment percentage was really low. The sentiments and emotions were more intense within the tweets of the educational dataset. The versatility and applicability of the metaverse emerged from the topic analysis from which eight topics arose: digital currencies, virtual environments, gaming, education, immersive learning environments, entertainment, online communities, and industry. The increasing interest in the metaverse, its potentials to enrich education, and the positive attitudes of the public toward its use in education were evident. More intense emotions and sentiments were expressed in the educational dataset which indicates that impulsive decisions may occur and should be anticipated in the educational domain and that the educational community is open to new approaches and supports technology-enhanced learning. Social media arose as an effective medium to communicate the integration of new technologies and innovations in education.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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