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Enregistrement W1975416801 · doi:10.5210/fm.v17i5.3857

Understanding the net neutrality debate: Listening to stakeholders

2012· article· en· W1975416801 sur OpenAlexaffabout
Alexander Ly, Bertrum H. MacDonald, Sandra Toze

Notice bibliographique

RevueFirst Monday · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNet neutralityThe InternetNeutralityPublic relationsContext (archaeology)ProsperityStakeholderPolitical scienceConversationSociologyLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Internet is increasingly seen as integral to economic progress and prosperity. Yet how the Internet will be managed as it grows and diversifies remains a hotly contested topic, as the debate on net neutrality demonstrates. Whether the Internet is neutral or not has serious implications for Internet service providers (ISPs), businesses operating online, governments, and civil society. With these stakeholders and varying interests at play, the debate about net neutrality is often characterized in terms of polar positions, and the discussion has seemed intransigent and ongoing with an uncertain end point. To increase understanding about the debate, this paper combines a review of the literature on net neutrality with evidence from interviews with four individuals, each representing the viewpoint of a major stakeholder group in Canada. Analysis of the similarities and differences among key stakeholder positions shows that in fact the positions are more complex and considerably more nuanced than typically depicted. By focussing on components of the issues, and staying away from the politics of contesting net neutrality, progress in the debate can be made. While this paper gives attention to the Canadian context in particular, the findings echo those of international organizations, and adds to the global conversation on the future of the Internet.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0390,053
Communication savante0,0230,019
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0110,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,131 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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