MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2756923027 · doi:10.17351/ests2017.126

Compromised Agency: The Case of BabyLegs

2017· article· en· W2756923027 sur OpenAlexaff
Max Liboiron

Notice bibliographique

RevueEngaging Science Technology and Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompromiseAgency (philosophy)AmbivalencePower (physics)EssentialismSociologyLaw and economicsSet (abstract data type)Environmental ethicsPublic relationsEpistemologyLawPolitical scienceInternet privacySocial psychologyPsychologyComputer scienceSocial scienceGender studiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of agency is ubiquitous in STS, particularly regarding cases of alternative ways of knowing and doing science such as civic, citizen, and feminist sciences, among others. Yet the focus on agency often glosses over the constraints placed on agents, particularly within asymmetrical power relations. This article follows the case of BabyLegs, a do-it-yourself monitoring tool for marine microplastic pollution, and the attempt to keep the technology open source within an intellectual property (IP) system set up to privatize it. The tactics used to design BabyLegs as a feminine, silly, doll-tool to discredit the device in the eyes of an IP system that valued traditional gender roles lead to the eventual success of keeping the device open source. Yet, those same tactics also reinforced and reproduced the structures of power and essentialism they were designed to resist. I characterize this technological ambivalence as compromise, and argue that all agency exercised within asymmetrical power relations is compromised. This is not to say resistance is futile, but that agency is never pure, and this recognition lets us be more intentional in how we might compromise as practitioners of diverse scientific knowledges.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,024
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0080,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,288 · 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.

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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEngaging Science Technology and SocietyMême sujetInnovative Human-Technology InteractionTravaux en français237 207