A SOCIABILIDADE DO TELEFONE EM REDE NA SOCIEDADE CONTEMPORÂNEA
Bibliographic record
Abstract
Para concluir minha tese de doutorado, sobre a amizade duradoura, foi realizada uma revisão bibliográfica sobre a sociabilidade, entre outros assuntos. Desta forma, tomei contato com o conceito de "comunidade virtual", teorizado por Raquel Recuero. Ao estudar fotologs no Brasil, Recuero diferenciou comunidades virtuais de redes sociais e demonstrou que as "redes sociais online" podem estabelecer novas formas sociais de grupos e comunidades. Já Santaella e Lemos (2010) analisaram o Twitter, outra rede social e apresentaram o conceito de "sociabilidade em rede": da ênfase na "interatividade entre humano e máquina" (da década de 90), passou-se para a "experiência direta de sociabilidade em rede mediada pelo computador". Já o uso do telefone celular tem se mostrado fundamental, quando se consideram novas formas de comunicação interpessoal e sociabilidade - o que foi chamado de "sociabilidade do telefone" por Richard Ling. Em minha pesquisa qualitativa, pude ainda constatar outra mudança social no campo das relações de amizade dos indivíduos entrevistados. Trata-se do predomínio da "sociabilidade do telefone em rede" entre as formas de sociabilidade urbana, resultante da preponderância do uso do telefone celular e da "comunicação eletrônica".
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".