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Enregistrement W2761513927 · doi:10.35648/20.500.12413/11781/ii164

Geographies of Information Inequality in Sub-Saharan Africa

2014· report· en· W2761513927 sur OpenAlexfundno aff
Mark Graham, Christopher Foster

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilInternational Development Research Centre
Mots-clésThe InternetMobile phoneGeographyInequalityInternet accessPhoneTelecommunicationsBusinessComputer scienceWorld Wide WebMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Promises of Changing ConnectivitySub-Saharan Africa has traditionally been characterised by stark barriers to telecommunication and flows of information.Rates for long distance phone calls throughout Sub-Saharan Africa (SSA) used to be some of the highest in the world, and Internet costs and speeds similarly were out of the reach of all but the most privileged citizens.However, in the last few years, there have been radical changes to SSA's international connectivity.Fibre-optic cables have been laid throughout the continent and there are now over one hundred and fifty million Internet users and over seven hundred million mobile users in the region.This rapid transformation in the region's connectivity has encouraged politicians, journalists, academics, and citizens to speak of an ICT-fuelled revolution happening on the continent.Individuals and firms would increasingly be linked into global networks -interacting, selling and using knowledge through this connectivity (Graham & Mann 2013).This has also been reflected in new ambitions and policy in SSA.For example, in Rwanda (a strong advocate of upgrading connectivity to drive development) the stated policy goal has been to: "transform her subsistence agriculture dominated economy into a service-sector driven high value-added information and knowledge economy that can compete on the global market" (GoR 2001 p.7)Changing connectivity thus is articulated as a core driver of wider economic change in SSA.It is seen as providing a path for the region to move away from reliance on agriculture and extractive industries and towards a focus on the quaternary and quinary sectors (in other words, the knowledge-based parts of the economy).However, while much research has been conducted into the impacts of ICTs on older economic processes and practices, there remains surprisingly little research into the emergence of the new informationalised economy in Africa.As such, it is precisely now that we urgently need research to understand what impacts are observable, who benefits, who doesn't, and how these changes match up to our expectations for change.We need to ask if

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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