Technoliberalism in Iceland: The Fog of Information Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
Background In the wake of the 2007–2008 financial crisis in Iceland, some citizens believed the calamity was the outcome of a cultural of secrecy among the political and financial elites.Analysis By examining an effort to legislate for a “data haven” in Iceland, this article discusses a shift in how data activists attempted to achieve data justice. This shift challenges existing ideas about cyberlibertarian and technoliberal approaches to social change. In attempting to address the inequalities inherent to the centralization of data and the internet, data activists moved away from advocacy and adopted two previously rejected strategies: formal political organizing and territorial authority.Conclusion and implications Activism for data equity was insufficient to counter existing data power in Iceland. What comes after technoliberalism?Contexte Suivant la crise financière de 2007-2008 en Islande, certains citoyens se mirent à penser que ce désastre était le résultat d’une culture du secret parmi les élites politiques et financières du pays.Analyse Par l’examen d’efforts pour légiférer un « havre de données » en Islande, cet article discute d’un changement dans la manière dont des militants ont tenté d’établir un accès plus juste aux données. Ce changement pose un défi à des idées courantes prônant une approche cyberlibertaire et technolibérale envers le changement social. Les militants, en tentant de s’adresser aux inégalités inhérentes à la centralisation des données et d’internet, se sont éloignés du plaidoyer pour adopter deux stratégies rejetées antérieurement : l’organisation politique formelle et l’autorité territoriale.Conclusion et implications Le militantisme pour l’égalité des données s’est avéré insuffisant pour démocratiser le contrôle des données en Islande. Dans ces circonstances, qu’est-ce qui pourrait suivre au technolibéralisme?
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».