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Enregistrement W3043214545 · doi:10.1177/0308518x20941516

Smart cities: Who cares?

2020· article· en· W3043214545 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.

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning A Economy and Space · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Cities and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvisibilityPublic relationsSociologySmart citySubject (documents)RhetoricGender studiesPolitical scienceInternet privacyInternet of Things

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing critical research agenda on smart cities and open data programs has largely overlooked the body-subjects that enable its (re)production. The “ideal” subject of the smart city is prefigured as tech-savvy, independent, and uber-modern, able to produce digital data and analyze it to hold city government “accountable.” In this subject production, however, we argue that smart cities continue to rely on forms of reproductive labor that are invisibilized in current research and public discourse: We focus here on unpaid domestic labor, low-paid caring and reproductive labor, and volunteer work. We introduce the term “digital care worker” to capture a new category of reproductive worker in the smart city—voluntary and low-paid data producers and analyzers such as those who undertake “hackathons,” usually expected to do so out of love for their cities and communities. Drawing on geographies of care and Eve Sedgwick’s notion of the “closet.” we argue that the invisibility of digital caring laborers exists in dialectic relation to the spectacularization of particular body-subjects charged with caring for the smart city. Drawing on a discourse analysis of promotional materials and mission statements of key open data advocacy organizations, we propose the idea of “marginalized coder incubators,” who deploy assimilationist rhetoric to spectacularize the voluntary labor of women, people of color, and LGBTQ communities that is ultimately performed for the benefit of elites in the neoliberalizing city.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,151 · 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