Smearing time: Critical temporality and corporate ontology
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.
Notice bibliographique
Résumé
Since 1972 a leap second has been introduced into global time standardization systems, due to the discrepancy between Coordinated Universal Time and International Atomic Time. Until recently, the leap second has been a consensual, if mildly uncanny adjustment, a para-governmental temporal wobble. Google's explanation of its actions with regard to the insertion of a leap second smeared into its Network Time Protocol servers is couched in terms of a period extending initially over 20 h, ultimately reaching 24 h. Google is intent on taking ownership of the smear and transducing it into a technologically stabilised change. Although there are a number of different strategies of smearing time, Google advocates for its standard smear that it wants other digital giants like Bloomberg, Amazon and Microsoft to replicate. In this paper we first analyze Google's temporal strategy in terms of its affinities and departures from the classical view of time in Aristotle's core considerations in the Physics Book IV, in terms of a consonant enumeration but in our example at variable speeds/intervals, and then in terms of Wolfgang Ernst's conception of time-critical media. Leap seconds conform to Ernst's sense of kairotic time, an auspicious micro-moment that is both techno-mathematically pre-defined and decisive for ensuring operationality. Google executes smeared time-critical processes but wants to establish mastery over the measurement and manipulation of humanly imperceptible microtemporal events by inhabiting temporal ontology itself, proposing its practice, based on misleading its servers, as a model for other digital hegemons.
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.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle