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Enregistrement W3014620144 · doi:10.1080/01442872.2020.1748264

The problem <i>of</i> innovation in technoscientific capitalism: data <i>rentiership</i> and the policy implications of turning personal digital data into a private asset

2020· article· en· W3014620144 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePolicy Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensMcGill UniversityYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCapitalismAsset (computer security)BusinessEconomicsPolitical scienceComputer scienceLawComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A spate of recent scandals concerning personal digital data illustrates the extent to which innovation and finance are thoroughly entangled with one another. The innovation-finance nexus is an example of an emerging dynamic in technoscientific capitalism in which innovation is increasingly driven by the pursuit of “economic rents”. Unlike innovation that delivers new products, services, and markets, innovation as rentiership is defined by the extraction and capture of value through different modes of ownership and control over resources and assets. This shift towards rentiership is evident in the transformation of personal digital data into a private asset. In light of this assetization, it is necessary to unpack how innovation itself might be a problem, rather than a solution to a range of global challenges. Our aim in this paper is to conceptualize this relationship between innovation, finance, and data rentiership, and examine the policy implications of this pursuit of economic rents as a deliberate research and innovation strategy in data-driven technology sectors.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,266 · 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