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Enregistrement W4410902628 · doi:10.33621/jdsr.v7i154877

Using Buddhist skillful means

2025· article· en· W4410902628 sur OpenAlexaffabout
Xiao Han

Notice bibliographique

RevueJournal of Digital Social Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueIndian and Buddhist Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuddhismComputer scienceHistoryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study addresses the growing call from scholars, such as Heidi Campbell, for a deeper reflection of methodological approaches to digital ethnography within various religious traditions and communities. In this article, I examine how I utilize a collection of “skillful means” informed by Buddhism, namely a mixed set of digital research methods encompassing reflexive choices and decisions, positioning, and creativities. This set of tools is situationally tailored for and derived from interacting with Chinese Buddhist diasporas in French Canada in the context of digital social media throughout my digital fieldwork. I use ethnographic vignettes to illustrate how these practices, afforded by the Buddhist ideas, digital possibilities, and ethnographic reflexivity, are crucial to constantly navigate, negotiate, and devise new strategies for exploring diverse networked digital field sites through interconnectivity, fluidity, immediacy and disruption and conducting multi-modal participant observation. By presenting the complexity and intricacy of the insider-outsider conundrum, I highlight key digital features of social media platforms such as WeChat, which can be strategically leveraged by a Buddhist researcher and practitioner to actively shape and present their digital image and voice within the communities they studies. I further reflect on how these dynamics can uniquely influence both the individuals and the communities being researched. Finally, I address the caveats and potential pitfalls this approach could potentially bring about.

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 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 enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,167 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
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