Thinking algorithmically: The making of hegemonic knowledge in climate governance
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
Algorithms – instructions for acting on data, executed by code – are increasingly being enrolled into climate policy governance via the prediction of policy outcomes, the evaluation of climate mitigation and adaptation strategies, and the design of practitioner actions. Yet the political implications of these technological changes in environmental governance are only just beginning to be theorised. In this paper, we examine one particular facet of this emerging politics: the relationship between thinking algorithmically and hegemonic power. Drawing from Laclau and Mouffe’s theorisation of hegemony we argue that algorithmic forms of reasoning lend themselves towards producing hegemonising knowledge regimes, with important implications for a democratic politics of climate change. Recognising that algorithms stand for wider socio‐technical assemblages that structure and create knowledge, we call for greater attention to the reliance on algorithms within climate governance – less for the algorithms themselves than for their particular epistemic commitments that create algorithmic ways of thinking, with associated claims to power. Through a critical review of scholarship at the intersection of critical digital studies and environmental governance, we first identify three key epistemic commitments involved in thinking algorithmically: induction, abstraction, and optimisation. We then examine the correspondence between these key features of algorithmic thinking and the conditions that Laclau and Mouffe propose form the grounds for hegemony: objectivity, universality, and necessity. Better understanding what “thinking algorithmically” entails, and the forms of knowing and acting that it affords and excludes, is vital, we argue, to begin naming the political implications and transformative potential of new forms of climate governance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle