铁砧
发表于 2025-3-25 03:37:30
Eine Bewertungssoziologie des Digitalen,dologische Probleme. Dazu werden unterschiedliche Fallbeispiele (von . bis .) diskutiert, in denen es jeweils um Infrastrukturen und ihre Grenzen geht. Im zweiten Teil steht noch stärker das Leben im Digitalen im Zentrum. Die Beiträge widmen sich dabei insbesondere der Neubewertung von Privatheit.
Dedication
发表于 2025-3-25 09:20:48
http://reply.papertrans.cn/28/2800/279937/279937_22.png
新娘
发表于 2025-3-25 12:20:48
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FATAL
发表于 2025-3-25 17:36:15
http://reply.papertrans.cn/28/2800/279937/279937_24.png
PLE
发表于 2025-3-25 20:35:50
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艺术
发表于 2025-3-26 03:11:02
Cytokines in Gram-Positive Bacteremiache vornehmen, dabei wird die . Praxis des Vergleichens aber selten diskutiert. In einem ersten Schritt werden daher Typen des Vergleichs differenziert, wobei die Hauptaussage dieses Essays darin besteht, dass sich die Bewertungssoziologie stärker mit reflexiven Vergleichen auseinandersetzen sollte.
FLASK
发表于 2025-3-26 04:47:58
Shock, Sepsis, and Organ Failureon Online-Marktplätzen, Bewertungsportalen, sozialen Medien, Sharing Economy-Anbietern, Streaming-Diensten oder mobilen Apps. Aufgrund ihrer medialen Einbettung ist es für Analysen digitaler Bewertungspraktiken notwendig, diese im komplexen Zusammenwirken mit den jeweiligen technischen Infrastruktur
foppish
发表于 2025-3-26 09:28:27
Shock, Sepsis, and Organ Failurentionen betrachtet. Die wichtigste theoretische Grundlage dafür ist die „Economie des conventions“, die in Frankreich wiederum Teil der neuen pragmatischen Soziologie ist. Diese hat ihre Entstehungsmomente in der Analyse ökonomischer Koordination sowie Institutionen, aber insbesondere auch in der An
conscribe
发表于 2025-3-26 14:52:37
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Eulogy
发表于 2025-3-26 16:50:25
Shock, Sepsis, and Organ Failurere mit Blick auf algorithmische Empfehlungssysteme (bzw. „Recommender Systems“). Nach einer Einführung in das Thema wird zunächst der kritische Diskurs über die Konsequenzen einer zunehmenden Verbreitung von Recommender Systems rekonstruiert. Davon ausgehend, dass sich in Empfehlungssysteme sehr ver