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Enregistrement W1504368973 · doi:10.22230/cjc.2011v36n1a2314

Peering Ahead: An Examination of Peer-to-Peer Signal-Sharing Communities that Create Their Own Affordable Internet Access

2011· article· en· W1504368973 sur OpenAlexvenueno aff
Gwen Shaffer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Communication · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTemple UniversityNational Science Foundation
Mots-clésPeeringSoftware deploymentPublic relationsThe InternetInternet privacyBusinessPeer-to-peerSet (abstract data type)Shared resourceInclusion (mineral)Political scienceComputer securityComputer sciencePsychologyWorld Wide WebSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study expands upon existing research by shedding light on the challenges and opportunities facing participants in peer-to-peer wireless signal-sharing initiatives. The study relies on resource mobilization theory to gain a deeper understanding of why members of community mesh networks in the United States join the movement and how they sustain it. The researcher conducted semi-structured interviews with the founders of 12 unique U.S. networks. The projects examined illustrate the desire for alternatives to traditional ISPs, as well as deep commitments to digital inclusion and local ownership. Informants reported feeling personally invested in the future of their projects because they contribute technical support and other forms of labour. However, the deployment of mesh technology creates a unique set of legal and policy issues.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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