MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2920717151 · doi:10.14324/111.444.amps.2019v15i1.001

Toronto’s Smart City: Everyday Life or Google Life?

2019· article· en· W2920717151 sur OpenAlexaboutno aff
Therese Tierney

Notice bibliographique

RevueArchitecture_MPS · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Cities and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmart citySociologyUrban planningDowntownDominance (genetics)Materiality (auditing)Everyday lifeUrban studiesPublic relationsBusinessInternet privacyEngineeringPolitical scienceComputer scienceGeographyCivil engineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0120,014
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchitecture_MPSMême sujetSmart Cities and TechnologiesTravaux en français237 207