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Enregistrement W2732938926 · doi:10.24306/plnxt.2017.04.004

Build it and they will come

2017· article· en· W2732938926 sur OpenAlexaff
Alberto Lusoli, Stefania Sardo

Notice bibliographique

RevueplaNext - Next Generation Planning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliberationNegotiationTechnocracyProcess (computing)Public relationsWork (physics)Political scienceSpace (punctuation)Knowledge managementResponsible Research and InnovationSociologyBusinessComputer scienceEngineeringPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public and private investments are increasingly being directed towards the development of ICTs for the construction of more inclusive and connected communities. Labelled as Collective Awareness Platforms (CAPs) under the European Seventh Framework Program, these initiatives explore the possibility of tackling societal issues relying on digitally-mediated citizen cooperation. As their diffusion increases, it is important to critically reflect on the extent to which they can effectively trigger forms of engagement and sustainable collaboration within and through digital artefacts. Among the associated risks is the furthering of a technocratic understanding of how collaborative processes work, based on the assumption that the introduction of CAPs would be a sufficient condition for the construction of inclusive and engaged communities. In this respect, this contribution investigates a case in which a digital platform was implemented with the aim of promoting citizens’ deliberation on urban-related issues. This experiment is analyzed by 1) assessing whether the platform functioned as a deliberative space; 2) tracking the negotiation processes of the digital artefacts’ functionalities occurring among initiative’s organizers, platform developers, and participants. The goal of the paper is to understand how different understandings and unexpected usages of the digital platform affected the deliberation process and therefore the initiative’s outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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