Digital Inclusion Across the Americas and Caribbean
Notice bibliographique
Résumé
This research brings together digital inequality scholars from across the Americas and Caribbean to examine efforts to tackle digital inequality in Uruguay, Chile, Peru, Brazil, Mexico, Cuba, Jamaica, the United States, and Canada. As the case studies show, governmental policy has an important role to play in reducing digital disparities, particularly for potential users in rural or remote areas, as well as populations with great economic disparities. We find that public policy can effectively reduce access gaps when it combines the trifecta of network, device, and skill provision, especially through educational institutions. We also note, that urban populations have benefitted from digital inclusion strategies to a greater degree. This underscores that, no matter the national context, rural-urban digital inequality (and often associated economic inequality) is resistant to change. Even when access is provided, potential users may not find it affordable, lack skills, and/or see no benefit in adoption. We see the greatest potential for future digital inclusion in two related approaches: 1) initiatives that connect with hard-to-reach, remote, and rural communities outside urban cores and 2) initiatives that learn from communities about how best to provide digital resources while respecting their diversely situated contexts, while meeting social, economic and political needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».