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Enregistrement W6889713442 · doi:10.26188/13284962.v1

Crisis Book Browsing: Restructuring the Retail Shelf Life of Books

2020· other· en· W6889713442 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Melbourne data repository · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringEthnographyObject (grammar)PublishingSocial mediaThe InternetDigital media

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crisis Book Browsing: Restructuring the Retail Shelf Life of BooksWhat happens when the traditional book shelving practices of physical bookstores are forced online? Within physical bookstores, the bookshelf operates as an organisational structure that rationalises the act of bookselling and helps consumers browse effectively (Rak 2012, Miller 2006). In born-digital book retail, algorithms often drive this process, functioning as organisational tools guided in part by a consumer’s browsing history (Murray 2018). COVID-19 has forced independent bookstores to rapidly rethink the effectiveness of how they organise and display books for consumers. Consumers who choose not to engage with born-digital book retailers, but for whom the physical bookstore’s bookshelf has become an object that can no longer be browsed in-person, need new solutions. Independent bookstores have been challenged to offer new affordances—including images and representations of shelves, e-commerce structures and algorithms—to help consumers stay connected with their browsing experiences. This paper examines three forms of browsable shelf experiences that have been developed in a time of crisis: bookstores virtually reimagining shelf experiences via Instagram, bookstores enhancing the accessibility and browsing experience of their websites, and bookstores posting unchanged images of their bookshelves to social media and asking customers to browse the books in those images. Using digital ethnography to examine these sites of crisis book browsing, and textual analysis of “COVID update” announcements, newly advertised job descriptions, and social media captions, this paper argues that COVID-19 has forced the restructure of shelf experiences in bookstores and that this will have long-term effects on book browsing into the future. References:Miller, Laura J. 2006. Reluctant Capitalists: Bookselling and the Culture of Consumption. University of Chicago Press.Murray, Simone. 2018. The Digital Literary Sphere: Reading, Writing, and Selling Books in the Internet Era. Johns Hopkins University Press.Rak, Julie. 2012. “Genre in the Marketplace: The Scene of Bookselling in Canada” in Ed. Anouk Lang. 2012. From Codex to Hypertext: Reading at the Turn of the Twenty-First Century. University of Massachusetts Press.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,180 · 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
Publié2020
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