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Enregistrement W2921935630 · doi:10.1163/1569206x-00001713

Capital’s Artificial Intellect Becoming Uber’s Means of Autonomous Immaterial Production

2019· article· en· W2921935630 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHistorical Materialism · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Development and Digital Transformation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectInformation and Communications TechnologyCapital (architecture)Production (economics)AppropriationReproductionMeans of productionSociologyArtificial intelligenceComputer scienceBusinessIndustrial organizationEconomic systemEconomicsEpistemologyMarket economyPhilosophyHistoryHuman capitalFinancial capitalMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The global path of capitalist development is continuously transformed as a result of the production and integration of advanced information and communication technologies ( ICT s) within various forms of production. The first half of this paper conceptualises ICT s as capital’s appropriation and objectification of the productive forces of the general intellect in ‘the general artificial intellect’, a category that refers to the total processing power of networked ICT s in global society. The second half of the paper analyses Uber’s development of the elements of capital’s artificial intellect as the cybernetic means of real subsumption in its immaterial production process. The paper concludes that Uber’s development of autonomous vehicles is an example of the global trend in transport automation that could raise the organic composition of capital of the transport industry, which I suggest would advance the stage of real subsumption toward a third and final stage of autonomous subsumption.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,157 · 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