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Enregistrement W2755402164 · doi:10.17742/image.ld.8.2.6

Infrastructures of Dis/Connection: Of Drones, Migration, and Digital Care

2017· article· en· W2755402164 sur OpenAlexvenueno aff
Evan Light, Jutta Lauth Bacas, Daphne Dragona, Katrin M. Kämpf, Marta Peirano, Valentina Pelizzer, Christina Rogers, Florian Sprenger, Jaron Rowan, Abiol Lual Deng

Notice bibliographique

RevueImaginations Journal of Cross-Cultural Image Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Security and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDroneConnection (principal bundle)Computer securityTelecommunicationsComputer scienceHistoryEngineeringBiologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract | Migration from sub-Saharan Africa to Northern Europe is imagined and visualized as the movement of human bodies along different territories, eventually traversing the geographically locatable line of the EU border. What this conceptualization of migration, mobility, and the border leaves unacknowledged is that all three are material-virtual phenomena. This paper addresses the infrastructures of mobility that can be traced and analyzed within a migrant route from Niger to Germany. We highlight the need to connect and/or disconnect as strategies of migration and envisage ways to support freedom of movement by bringing aspects of digital care work into the analysis.Résumé | La migration de l’Afrique subsaharienne vers l’Europe du Nord est imaginée et visualisée comme le mouvement des corps sur différents territoires, traversant éventuellement la ligne géographiquement localisable de la frontière de l’UE. Ce que cette conceptualisation de la migration, de la mobilité et de la frontière ne reconnaît pas, c’est que les trois sont des phénomènes matériels et virtuels. Cet article aborde les infrastructures de mobilité qui peuvent remontées et être analysées au sein d’une route migrante allant du Niger à l’Allemagne. Nous soulignons la nécessité de se connecter et/ou de se déconnecter en tant que stratégies de migration et envisageons des moyens d’appuyer la liberté de circulation en intégrant des aspects du travail en soins numériques dans l’analyse.

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0010,010
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,414 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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