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Enregistrement W3091797351 · doi:10.5210/spir.v2020i0.11355

DISSOLVED CLOUDS: ERICSSON'S VAUDREUIL DATA CENTRE AND INFRASTRUCTURALABANDONMENT

2020· article· en· W3091797351 sur OpenAlexaffabout
Julia Velkova, Patrick Brodie

Notice bibliographique

RevueAoIR Selected Papers of Internet Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpportunistic and Delay-Tolerant Networks
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObsolescenceAbandonment (legal)Scale (ratio)Futures contractCloud computingQualitative propertyBusinessMarketingComputer scienceGeographyPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The past decade has seen the accelerated growth and expansion of large-scale data centre operations across the world to support emerging consumer and business data and computation needs. These buildings, as infrastructures responsive to changing global economic and technological terrain, are increasingly modular, and must be built out rapidly. However, these conditions also mean that their paths to obsolescence are shortened, their lifespans dependent on shifting corporate strategies and advances in consumer technology. This paper theorises and empirically explores material, infrastructural abandonment that emerges in this process of data centre construction across different geographical contexts. To do so, we analyse the socio-material construction of an international network of large-scale data centres by global telecom giant Ericsson, and the abrupt abandonment and suspension of one of its nodes in Vaudreuil, Québec in 2017 after only nine months of operation. Employing autoethnography, site visits, and qualitative interviews with data centre architects and staff in Sweden and Canada, we argue that the ruins of abandoned 'cloud' infrastructure represent the disjunction between the 'promise' of digital infrastructure for local communities and the market interests of digital companies. With its focus, the paper takes ruination and discard as perspectives through which to understand the complexity of emergent datafied futures and the socio-technical reshaping of internet infrastructures.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,240 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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