Notice bibliographique
Résumé
“...fear founded on mere possibility is less helpful than wariness grounded in understanding.” (Monmonier 2002: 2) Emergent technologies which manifest and are popularized by surveillance practices are often promoted in ways that betray biases, conspiracy, or determinism. These approaches do nothing to further an academic examination of such innovations and as such, only serve to perpetuate fear. There is an undeniable technological trend towards digitization and cartography is no exception: Google Street View illustrates this change. Predicting the success or failure of particular products and trends is irrelevant. However, tracking the sociological progress of these technologies permits an invaluable insight into the workings of our social world. These technologies alter our understanding of maps, changing the conditions of our experience from static knowledge to electronic dynamism. In my examination of the mapping tool, I attempt to deconstruct popular (mis)conceptions/perceptions surrounding the application, arguing that the media habitually approaches the application with a lens that either trivializes or sensationalizes its properties and usages. As a corollary of this, mass media tends to provide blanket coverage on fashionable topics, while simultaneously avoiding the examination of potentially more questionable social and political implications.
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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 | 0,008 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,020 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,023 |
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 ».