Wearables and Sur(over)-Veillance, Sous(under)-Veillance, Co(So)-Veillance, and MetaVeillance (Veillance of Veillance) for Health and Well-Being
Notice bibliographique
Résumé
At the University of Toronto, we’re embarking on a bold new initiative to bring together these four disciplines: law, business, engineering, and medicine, through what we call “sousveillant systems”—grassroots systems of “bottom up” facilitation of cross-, trans-, inter-, meta-, and anti-disciplinarity, or, more importantly, cross-, trans-, and inter-passionary efforts. Passion is a better master than discipline (to paraphrase Albert Einstein’s “Love is a better master than duty”). Our aim is not to eliminate “big science,” “big data,” and “big watching” (surveillance), but to complement these things with a balancing force. There will still be “ladder climbers,” but we aim to balance these entities and individuals with those who embody the “integrity of authenticity” and to provide a complete picture that is otherwise a half-truth when only the “big” end is present. This generalizes the notion of “open source,” where each instance of a system (e.g., computer operating system) contains or can contain its own seeds (e.g., source code). Sousveillant systems are an alternative to the otherwise sterile world of closed-source, specialist silos that are not auditable by end-users (i.e., are only auditable by authorities from “above”).
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 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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,026 |
| Communication savante | 0,020 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».