MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2102471478 · doi:10.24908/ss.v7i1.3312

Book Review of "Edited, Clean Version"

2009· article· en· W2102471478 sur OpenAlexaff
Ariane Ellerbrok

Notice bibliographique

RevueSurveillance & Society · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Edited Clean Version, Guins argues that media censorship is not restricted to the actions of external institutional forces that impose their censorial regulations from above.Rather, censorship can also be found when individuals use 'technologies of control' in the privacy of their homes.Discussing a variety of technologies that allow individuals to filter the media exposure of family members -such as the television V-Chip, filtering DVD players, "clean" version CDs, video game patches, and Internet filtering software -Guins points to a larger cultural shift in our censorship practices.In our era of digital technology, censorship has become an increasingly self-initiated process, and individuals purchase filtering technologies for personal and familial use so that they may self-censor the information to which they are exposed.Within this framework the very act of censorship becomes reframed as a question of user choice and individual freedom, as a feature that we intentionally choose in order to filter and block 'harmful' media content.Thus the notion of censorship is being remade, and rather than being presented as an oppressive force imposed from above it is now marketed as a technological solution that is empowering, liberating, and enabling.Guins questions this uncritical celebratory stance, arguing that because these technologies control an individual's access to information (however willingly they may be used), they should still be understood within a framework of governance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2400,165

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueSurveillance & SocietyMême sujetDigital and Traditional Archives ManagementTravaux en français237 207