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Enregistrement W2167946125 · doi:10.1109/istas.2008.4559790

The public utility and the public park: Metaphors and models for community-based Wi-Fi networking

2008· article· en· W2167946125 sur OpenAlexafffund
Alison Powell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesInfrastructure Canada
Mots-clésMetaphorScope (computer science)Computer scienceThe InternetWireless networkSpace (punctuation)Service (business)TelecommunicationsPublic spaceWorld Wide WebSociologyComputer securityWirelessBusinessEngineeringMarketingArchitectural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rising and falling fortunes of municipal wireless networking projects in the United States have raised questions about whether and how Wi-Fi connectivity should be provided as a public service. Two metaphors provide ways of thinking about the purpose of public Wi-Fi. This paper discusses how the ldquopublic servicerdquo and ldquopublic parkrdquo metaphors for Wi-Fi networking can be applied to Frederictonpsilas Fred-eZone project, North Americapsilas first municipally owned free Wi-Fi network, as a means of comparing it with other North American Wi-Fi networks, especially Montrealpsilas Ile Sans Fil network, which also uses hotspots. Specifically, the paper describes how different metaphors can assist network planners in determining the scope of their project. The ldquopublic utilityrdquo metaphor for Wi-Fi networks focuses on the potential for Wi-Fi to act as a type of internet access infrastructure. In contrast, the ldquopublic parkrdquo metaphor concentrates on the symbolic space of sociability, play, and democratic engagement that Wi-Fi networks could create. This metaphor suggests that Wi-Fi could be used as a form of media. Municipalities considering Wi-Fi networks can learn from applications of these metaphors.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,030
Communication savante0,0080,014
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,193
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,143 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
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