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Enregistrement W7132991920

Databound: Histories of Growing Up on the World Wide Web

2022· dissertation· W7132991920 sur OpenAlexafffundabout
Katherine Mackinnon

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésThe InternetGovernment (linguistics)Subject (documents)Digital divideInternet researchIdeal (ethics)Digital media
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the past 30 years, young people have been growing up, existing, and producing data online. Their digital traces are distributed sporadically across the live and dead web, in corporately owned digital spaces, institutional holdings, and web archives. How these traces are theorized, studied, aggregated, deployed, or destroyed deserves increased public and academic attention. In this dissertation I argue that data is inextricably attached to people, both in the ways that it represents them and in the ways that they desire and deserve meaningful control over it. To this end, I propose an ethico-methodological intervention called an “archive promenade,” and developed Care Ethics Scaffolding for research with archived youth data that engages with feminist ethics of care to bring people back in relation with their data when researching the historical web. How an individual’s digital traces came to be, and the ways in which they are connected or distanced from their data, is explored throughout Chapters 3-5 where I demonstrate findings from my qualitative research project, called Early Internet Memories. In this project, I asked millennial participants (b. 1981-1996) who grew up in Canada to describe their memories of growing up online and the digital spaces that they once used to occupy. I also demonstrate how relationships between young people and the internet are not inevitable but rather constructed through government and commercial interests in promoting and creating an ideal child subject to support the growth and development of a new industry. These relationships were also multiple and varied, reflecting intersections of race, gender, class, age, and geographic location, which worked to differentiate many young people’s experiences and memories of the web. I argue that by exploring these histories of growing up online, we can see the processes by which people become databound: attached to the data they have produced throughout their lives in ways that they both can and cannot control through their ability to socially modulate and determine their information privacy. This framing assists in theorizing the long-term implications of online engagement, digital privacy, and the effects of datafication on life and livability on the web.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0120,010
Communication savante0,0100,018
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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