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Enregistrement W2893353983 · doi:10.1089/omi.2018.0143

The Dark Side of the Moon: The Internet of Things, Industry 4.0, and The Quantified Planet

2018· review· en· W2893353983 sur OpenAlexaff
Vural Özdemir

Notice bibliographique

RevueOMICS A Journal of Integrative Biology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLegal, Health, Environmental and COVID-19 Challenges
Établissements canadiensMultiple Sclerosis Society of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBig dataAutomationData scienceComputer scienceComputer securityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Industry 4.0 is an innovation framework launched initially at the 2011 Hanover Fair in Germany. It is premised on extreme digital connectivity to build smart factories and deliver extreme automation in science and society. Industry 4.0 has recently scaled up worldwide beyond Germany and Europe. Industry 4.0 employs the Internet of Things (IoT) to connect, communicate, and collect big data from embedded sensors in living and inanimate objects. When we add artificial intelligence (AI) powered real-time data analyses to the IoT, a state of worldwide extreme connectivity, or "The Quantified Planet," is created. By its focus on connectivity at a systems scale, the Industry 4.0 is of interest to health products manufacturing and service automation in medicine, biology, ecology, and society. But there are also unchecked assumptions. This article poses a question that has so far been neglected in the Industry 4.0 innovation echo chamber. Is it always good to have pervasive connectivity and extreme integration to the point that "everything is connected to everything else"? For example, extreme connectivity creates an "All Your Eggs in One Basket" problem and thus potential for complete network collapse in a domino effect when a component in a highly integrated system fails. Digital connectivity cultivates a fertile ground for new social and political power structures for authoritarian governance (i.e., a worrisome state of "pansurveillance") by one person in total control of knowledge networks in science and society, directly or through connected proxies. Filter bubbles created by extreme digital connectivity and AI can result in compressed foresight, lackluster innovation, and monocultures in laboratory life. The way forward is to harness Industry 4.0 and connectivity without such digital network toxicity. Similar to fire exits in skyscrapers and other built environments, designing innovation systems with extreme connectivity demands that we also think of "exit plans" from the omnipresent digital networks, IoT, and The Quantified Planet-both for safety and sustained creativity. Finally, the relationship between new technologies and society is far from being a simple one-directional interaction; it is not the technologies that cause social disruption. On the contrary, it is the value-loaded decisions made by individuals, organizations, and other social actors that shape sociotechnical change. Recognizing the latter narrative is important because it informs how we do science and can best respond to uncertainties and opaque assumptions embedded in emerging technologies such as AI, IoT, and Industry 4.0.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,017
Communication savante0,0100,024
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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