Small Tech: The Culture of Digital Tools
Notice bibliographique
Résumé
The essays in Small Tech investigate the cultural impact of digital tools and provide fresh perspectives on mobile technologies such as iPods, digital cameras, and PDAs and software functions like cut, copy, and paste and WYSIWYG. Together they advance new thinking about digital environments. Contributors: Wendy Warren Austin, Edinboro U; Jim Bizzocchi, Simon Fraser U; Collin Gifford Brooke, Syracuse U; Paul Cesarini, Bowling Green State U; Veronique Chance, U of London; Johanna Drucker, U of Virginia; Jenny Edbauer, Penn State U; Robert A. Emmons Jr., Rutgers U; Johndan Johnson-Eilola, Clarkson U; Richard Kahn, UCLA; Douglas Kellner, UCLA; Karla Saari Kitalong, U of Central Florida; Steve Mann, U of Toronto; Lev Manovich, U of California, San Diego; Adrian Miles, RMIT U; Jason Nolan, Ryerson U; Julian Oliver; Mark Paterson, U of the West of England, Bristol; Isabel Pedersen, Ryerson U; Michael Pennell, U of Rhode Island; Joanna Castner Post, U of Central Arkansas; Teri Rueb, Rhode Island School of Design; James J. Sosnoski; Lance State, Fordham U; Jason Swarts, North Carolina State U; Barry Wellman, U of Toronto; Sean D. Williams, Clemson U; Jeremy Yuille, RMIT U. Byron Hawk is assistant professor of English at George Mason University. David M. Rieder is assistant professor of English at North Carolina State University. Ollie Oviedo is associate professor of English at Eastern New Mexico University.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».