MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6927881150 · doi:10.35010/ecuad:15106

Networked Knowledge: Cultural Sharing Amongst Dispersed Immigrants

2019· article· en· W6927881150 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArca (British Columbia Electronic Library Network) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationIdentity (music)The InternetExploitPopulationFace (sociological concept)Service provider

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global immigration and population displacement are happening now at rates higher than ever before in modern society. There is a compelling opportunity to take advantage of networked technologies to preserve cultural identity in the face of immigration while addressing problems of cultural integration. Personal devices such as cell-phones and laptops that let us connect to the internet and one another are now widely affordable and available. There is potential here that one might exploit by sharing a network of knowledge that brings immigrant populations in touch with one another and with the culture of their new “chosen” homeland. This document presents a design research-based approach to possible future explorations in the field of service design that promotes culture preservation. It explores how a personally accessible mobile application can help to create and more importantly, visualize a network of peers one can depends on for culturally relevant information. The application was co-designed via a collaborative workshop with members of PICS: Progressive Intercultural Community Services, Surrey (British Columbia), a non-governmental organization that has been serving the community since 1987. The article also explores how building a virtual community can be the node to forming real-life communities and aid in cultural integration for recent Indian immigrants to Vancouver. Furthermore, the article proposes subjective solutions and their implications for a future mindful globalization.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2250,002

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,175 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArca (British Columbia Electronic Library Network)Même sujetWastewater Treatment and Nitrogen RemovalTravaux en français237 207