Identité projective et apprentissage : impacts des représentations physiques et psychologiques des avatars dans les activités dâapprentissage collaboratif de Second Life
Bibliographic record
Abstract
Cette étude exploratoire examine comment l’exploration identitaire entre en jeu dans l’utilisation d’un avatar et dans la participation aux activités d’apprentissage collaboratif dans un monde virtuel. Nous inspirant de l’ethnographie virtuelle, nous avons participé à douze activités collaboratives et nous avons ensuite interrogé treize utilisateurs du monde virtuel Second Life qui y collaborent pour apprendre. Les participants ont démontré une volonté ou un désintérêt à collaborer avec les autres utilisateurs dans Second Life non principalement pas selon le sexe, l’ethnicité ou le degré d’anthropomorphisme de leurs avatars comme l’indique la littérature, mais plutôt selon leur niveau d’expertise. Cette étude suggère que le travail identitaire des utilisateurs peut exercer une grande influence sur leurs collaborations et que le travail identitaire est capable d’aider les utilisateurs à renforcer, à repenser et à améliorer leurs identités et pratiques professionnelles sur les plans virtuels et non virtuels.
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 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".