Toronto’s Smart City: Everyday Life or Google Life?
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
In August 2015, Google reorganized its various interests as a conglomerate called Alphabet Inc. Under the new umbrella, Google’s search, data aggregation, and advertising subsidiaries, were joined by Sidewalk Lab and its suite of urban products: high-speed broadband services, Android Pixel2 phone, mobile mapping, autonomous cars, artificial intelligence, smart homes, and all the data captured therein. The City of Toronto’s recent award to Alphabet’s Sidewalk Lab for design services has sparked a heated controversy among urban planners and citizens alike. Toronto’s decision not only signals a different model of professional practice, but it also represents a conceptual shift away from citizen to urban consumer. By engaging a private technology company, one that passively captures data on its customers and then re-sales that data to third parties, Toronto’s smart city points to a significant change in the understanding and practice of contemporary urban planning and design. Acknowledging the city as a site of disciplinary disruption, this paper introduces Bratton’s stack theory as a way to understand networked urbanism more generally, and Waterfront Toronto specifically. We build on Bratton’s position by closely examining twenty-first century histories and anthropologies related to the Internet, privacy, and the dominance of big data. Our principal concern is with the transformation of personal and environmental data into an economic resource. Seen through that particular lens, we argue that Toronto’s smart city has internalized relations of colonization, whereby the economic objectives of a multinational technology company take on new configurations at a local level of human (and non-human) information extraction – thereby restructuring not only public land, but also everyday life into a zone of unmitigated consumption.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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