360-Degree Video for Whole Scene Capture: From Immersive Realism to Immersive Holism in Place-Based Research
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
360-degree video is an affordable and easy-to-use technology for social science research. It holds significant potential for capturing spatio-temporal aspects of the social world from a fully omni-directional spatial perspective; however, gaps remain as to how it can be used to support field-based data collection and analysis. In this short piece we offer two contributions to the literature on 360-degree video for qualitative social science research on place. First, we draw on evidence from our multi-city study of ‘urban platform temporalities’ to develop a step-by-step procedure for producing and analyzing 360-degree digital video datasets, demonstrating the potential of the technology for what we term whole scene capture . We provide practical advice on software, hardware, camera usage, video processing, and ethical considerations; and introduce the 360-video qualitative coding technique of spherical simultaneous perspective . Adding new evidence of its use to already established literatures on 360-degree immersive video ethnographies and virtual human-environment exposure research, our method for systematic 360-degree capture of spatio-temporal data is applicable to a range of social science studies with a field-based data collection component. Finally, drawing together technological understandings of immersion from the field of VR with its ethnographic meaning, we then articulate the notion of immersive holism as a quality of 360-degree video that enables deep, meaningful, and comprehensive knowledge of place.
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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 | 0,071 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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