Le No Interface et la surveillance liquide
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dans son dernier livre, Golden Krishna constate que la multiplication et le recours sans cesse plus important aux écrans ont des effets néfastes pour les utilisateurs. L’auteur en appelle à imaginer des expériences sans écran, le No Interface. Ce livre, qui s’adresse d’abord avant tout aux experts dans le domaine du design, nous intéresse tout particulièrement en ce qu’il est symptomatique d’une tendance qui vise à diminuer les interactions avec les écrans au profit d’une plus grande automatisation et interopérabilité entre les objets connectés. Il s’agira dans cet article de saisir les dynamiques sous-jacentes liées à cette volonté de dissimulation des écrans. L’utilisation à outrance des gadgets technologiques, accompagnés par de nombreux capteurs, participe à une logique de surveillance. Nous étudierons cette tendance en nous appuyant sur l’idée de David Lyon et de Zygmunt Bauman d’une surveillance « liquide ». Ces analyses nous permettront de circonscrire la dynamique du No Interface dans un contexte de société consumériste qui encourage les individus à participer et à se soumettre d’euxmêmes aux différentes formes de surveillance en utilisant les différents objets et services connectés. Un autre argument au cœur du No Interface repose sur l’apparente simplicité et fluidité d’utilisation de ces dispositifs, puisque de nombreuses opérations sont prises en charge par la machine, et sur le gain de temps qui en découle. Nous montrerons que l’automatisation permise par le No Interface entraîne la création de nouvelles pratiques qui renforcent la surveillance tout en participant à la logique de la valorisation marchande.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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.
score_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