Constructing a Public Narrative of Regulations for Big Data and Analytics: Results From a Community-Driven Discussion
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
This article reports on community perspectives about the regulation of municipality-led Big Data initiatives developed through an exploratory, deliberative democracy-informed approach. While analytics hold great promise for policy design and service delivery improvements, their mythologized nature may elicit a blind faith in empirical outcomes, leading to misrepresentation or omission of marginalized populations. Scholars have begun pointing to public consultation as a means of avoiding these challenges, suggesting that a truly “smart city” should vet potential Big Data polices through the community in order to identify locally relevant concerns. The Big Data in Cities: Barriers and Benefits symposium, held in May of 2017, took a deliberative democracy approach designed to contribute toward a midsized southern Ontario city’s regulatory framework for data aggregation and mobilization. Approximately 100 self-selected participants (primarily public advocates) attended a 2-day symposium that featured a series of presentations designed to introduce critiques to and strategies for the implementation of Big Data initiatives. Participants also engaged in several facilitated roundtable discussions during the symposium, and their transcribed conversations served as the data for this study. Thematic analysis identified three recurrent concerns: publicly vetted data ethics, consultation and literacy practices, and regulatory frameworks. The public consultation process employed by this study produced results that reflect critiques raised in other academic papers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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