Local Nets on a Global Network: Filtering and the Internet Governance Problem
Notice bibliographique
Résumé
More than three dozen states around the world take part in censoring what their citizens can see and do on the Internet.This practice is increasingly widespread, with extensive filtering regimes in place in China, Iran, Burma (Myanmar), Syria, and Uzbekistan.Censorship using technological filters is often coupled with restrictive laws related to what the press can publish, opaque surveillance practices, and severe penalties for people who break the state's rules of using the Internet.This trend has been emerging since at least 2002.As Internet use overall and the practice of online censorship grow, heads of state and their representatives have been gathering to discuss the broad topic of "Internet governance" at a series of high-profile, global meetings.These meetings have taken the form of periodic World Summits on the Information Society and, more recently, meetings of the Internet Governance Forum.The widespread practice of blocking citizens from accessing certain information on the Internet from within a given state offers a point of engagement for the Internet governance debate that takes place at these summits and forums.Those who have participated in and lead these global efforts-the World Summit on Information Society's planners, the members of the United Nations ICT Task
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».