iPads, Free Data and Young Peoples’ Rights: Refractions from a Universal Access Model During the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The United Nations deemed internet access to be of critical importance for human rights in 2016. In 2020, schools around the world closed during the COVID-19 pandemic. As schools were closed, inequities in internet access gained widespread public attention as many educational opportunities shifted online. Amidst this shift, this paper analyzes an Ontario provincial announcement to provide 21,000 iPads and free data for young people (ages 4-18), during the pandemic. The closure of schools in Ontario, Canada, meant that young people and families who faced technological challenges, such as a lack of devices, stable and affordable internet connections, or sufficient data allowances, could experience barriers to their right to an education. This paper revisits a community informatics (CI) model of internet access, the Access Rainbow, to analyze attempts to operationalize the right to an education through technology in Ontario. In parallel to rights, however, the field of CI faces the ongoing presence of profit-oriented corporations within universal access efforts. This paper argues that socio-technical infrastructural elements of access to the internet became visible through the breakdown of the pandemic. Furthermore, it considers the multi-stakeholder efforts required to implement useful and effective access, where school boards responded in varied ways locally. The paper contributes the concept of refraction to offer continued theorization of a distributive paradigm and a rights-informed approach in community informatics against the backdrop of the pandemic, which could also act as an opening for privatization and disaster capitalism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».