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Enregistrement W7047831245

Imaging, Keyboarding, and Posting Identities: Young People and New Media Technologies

2008· report· en· W7047831245 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIssue Lab (Candid) · 2008
Typereport
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaNew mediaBricolageNegotiationReflexivityEmerging technologiesCreativityDigital media
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Part of the Volume on Youth, Identity, and Digital Media Clicking, posting, and text messaging their way through a shifting digital landscape, young people are bending and blending genres, incorporating old ideas, activities, and images into new bricolages, changing the face, if not the substance, of social interaction and altering how they see themselves and each other. From data collected in Britain, Canada, and South Africa, we have selected cases that involve a range of technologies and contexts, from adult-mediated activities in schools and community centers to spontaneous media production done in private at home. Whether it be postings on websites, improvisations in video production, or the incorporation of objects in a multi-media presentation, these cases illustrate that, like digital cultural production, identity processes are multifaceted and in flux, constructed and deconstructed through a process of bricolage that we label as "identities-in-action." Analysis of the cases reveals certain shared features of digital production that contribute to identities-in-action: the "constructedness" of production, the collective and social aspects of individual productions, the neglected but crucial element of embodiment, the reflexivity and negotiation involved in producing and consuming one's own images, the creativity in media convergence, and the value of constructivist models of learning.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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