140 Characters or Less: Maintaining Privacy and Publicity in the Age of Social Networking
Notice bibliographique
Résumé
Through the advances of technology, people and information are accessible at virtually any time with the touch of a button. The effect of technology’s continuous growth is widespread in the sports world. No longer do you have to wait to get home or find the nearest television to find the score of the game or the latest stats on your favorite player. A cell phone with Internet access can provide you with all of the information you could want, including a way to watch the game live. In fact, technology has gone one step further and allows you direct access to the thoughts of those directly involved with your favorite team through social networking. Social networking sites like Twitter and Facebook allow anyone to express his or her thoughts and actions to friends and followers.1 Additionally, these sites have granted public access to elite athletes and other influential people. The inclusion of celebrities to these sites is fairly new; however, the effects (both good and bad) are starting to reveal themselves. Comments made by professional athletes could be free promotional material for their teams and sport, or they could create a public relations nightmare. This fine line between good and bad publicity via social networking came to light with the 2010 free agency deals of the National Basketball Association (NBA). Before the 2010 NBA Playoffs began, speculation regarding free agency became headline news when Chris Bosh, then starting forward for the Toronto Raptors,2 took to his Twitter page and asked a simple question, “Should I stay or should I go?”3 This tweet created a media firestorm and fan frenzy as people concluded that this statement meant Bosh, in the last year of his
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».