Notice bibliographique
Résumé
Banking is going mobile and becoming social. Today your smartphone is your own personal and portable bank vault, allowing you to access, deposit and transfer money with a light caress of your screen and a deliberate tap on an imaginary digital button. Our devices, in other words, are allowing money and debt to achieve what money has always ‘desired’ – ubiquity, immateriality, infinite accessibility and instantaneity. Moreover, connecting banks with customers’ mobile devices using proprietary apps allows the relationship between banks and their creditors and debtors to become deeper, more profound, more granular. This granularity, of course, is primarily a one-way street defined more by the banks' access to user-generated content, purchasing patterns and their geo-spatial and temporal coordinates than by customers' desires, priorities or demands. Through the power of mobile devices, then, the pre-existing asymmetries related to knowledge, access to information, transparency and surveillance between banks and their customers are further extended in the bank’s favour. That is, by providing customers with the appearance of access and interactivity, app-based banking allows the financial system to extend its ability to track, surveil, judge, influence and control credit-seeking populations in ever more precise and predatory ways. In this paper I suggest that the extension of banking services onto our smartphones is not so much a convenience or service as it is the manufacturing of yet another market – a mobile banking market – that enables the banking system to track and tag the trajectories of the spaces in between more conventional points of exchange. I suggest also that mobile banking apps serve to whet the appetite of consumers for a cashless future of digital currencies which economists argue is necessary – or even inevitable – in the face of what economists call the ‘zero lower bound’ – the financial quandary that results when interests rates hit 0 percent and financial stimulus using lower interest rates becomes impossible in a world where cash remains an option.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».