Internet of Torment: The Governance of Smart Home Technologies Against Technology-Facilitated Violence
Notice bibliographique
Résumé
While smart home technologies (SHTs) are often marketed as solutions to automate household activities, they can be used to cause harm. This thesis examines the emergence of smart home technology-facilitated violence (smart home TFV) in Canada to assess 1) how these Internet of Things (IoT) devices can be misused as technologies of torment and 2) how and why we may want to examine this phenomenon as part of a wider sociotechnical system of human and non-human actors. Using a modified Walkthrough Method (Light, Burgess and Duguay, 2018) and a hybrid theoretical framework of assemblage theory (Kitchin, 2014), actor-network theory (Latour, 1988; Latour, 2005) and multi-scalar analysis (Edwards, 2003), this approach illuminates what may initially be misconstrued as an isolated, one-on-one dispute as a practice that is enabled, mitigated, and ultimately shaped by a variety of contexts and interactions with other components within a complex and heterogeneous sociotechnical assemblage (Kitchin, 2014).
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».