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”).
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».