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Enregistrement W2968503355 · doi:10.22148/16.045

Performative Data: Cultures of Government Data Practice

2019· article· en· W2968503355 sur OpenAlexvenueno aff
Morgan Currie, Umi Hsu

Notice bibliographique

RevueJournal of Cultural Analytics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformative utteranceGovernment (linguistics)Computer scienceArtAestheticsLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of the current academic literature on open data looks outward at the data's reuse by the public.This article describes, rather, the cultural practice of open data inside city governments.Hand-in-hand with the launch of open data policies, city governments have embraced data analytics to track performance, set goals, justify budget expenditures, direct public services, and represent their work to the public.Through an increased need to data-fy, or to transform records or actions into digital data, staff considers the analytical possibilities of existing administrative records both as economic evidence of government activities and as reusable assets with statistical and machine-actionable functions.These data practices provide a legitimized way for municipal governments to know and govern the city and manage its resources.Contended as performative acts, local governments' data practices help the city perform aspects of its functions and values such accountability, transparency, and democracy.For evidence of this shift, the authors draw on an in-depth empirical study of Los Angeles's open data program from 2013 to 2018.This research entailed participant observations, field visits, and interviews with city staff to describe the largely Morgan Currie and W. F. Umi Hsu Cultural Analytics invisible cultural processes and technical work that produce and use Los Angeles's administrative datasets.To analyze these observations, the authors describe three aspects of the datafication of records as they unfolded in the Department of Cultural Affairs: 1) the work of producing economic data to evaluate government program output and perform effective usage and investment of government resources; 2) the practice of aggregating and mapping programmatic data with community wellbeing indicators to identify gaps in services and enact equity; 3) the engagement with members of the public using government data to spur dialogs and ideas and demonstrate the democratic value of participation in collaboratively designing a service delivery ecosystem.The article contributes to the much-needed understanding of how governments are adapting managerial, analytic, and public engagement practices in an increasingly data-driven society.

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0190,112
Communication savante0,0410,027
Science ouverte0,0030,024
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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