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Enregistrement W4410705300 · doi:10.29173/cais1958

Libraries in the Spotlight: First Amendment Auditors and Social Media Commentary

2025· article· en· W4410705300 sur OpenAlexaffvenue
J. John Mann

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Conference of CAIS / Actes du congrès annuel de l ACSI · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFirst amendmentAmendmentAuditSocial mediaPolitical scienceLawBusinessInternet privacyAccountingComputer scienceSupreme court

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social media platforms have amplified public scrutiny of libraries, as First Amendment auditors (FAAs) record their interactions to test constitutional boundaries. These encounters spark debates over the balance between free speech and maintaining an inclusive, orderly environment. Through an analysis of 300 YouTube comments on FAA-library interactions, this study highlights polarized public reactions influenced by selective video editing and algorithm-driven echo chambers. While auditors bring attention to issues of transparency, their confrontational tactics often challenge the core mission of libraries. The findings emphasize the importance of clear policies, staff training, and strategies to address the complexities of digital accountability. Les bibliothèques sous les projecteurs: auditeurs du Premier amendement et commentaires sur les médias sociaux RésuméLes plateformes de médias sociaux ont amplifié l'examen public des bibliothèques, car les auditeurs du Premier amendement enregistrent leurs interactions pour tester les limites constitutionnelles. Ces rencontres suscitent des débats sur l'équilibre entre la liberté d'expression et le maintien d'un environnement inclusif et ordonné. Grâce à l'analyse de 300 commentaires YouTube sur les interactions entre les auditeurs et les bibliothèques, cette étude met en lumière les réactions polarisées du public qui sont influencées par le montage de vidéo sélectif et les algorithmes. Alors que les auditeurs attirent l'attention sur les questions de transparence, leurs tactiques de confrontation remettent souvent en question la mission principale des bibliothèques. Les résultats soulignent l'importance de politiques claires, de formation du personnel et de stratégies pour adresser les complexités de la responsabilité numérique.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,190
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,190
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,013
Études des sciences et des technologies0,0220,021
Communication savante0,0280,017
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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