Beyond E-waste: Kenyan Creativity and Alternative Narratives in the Dialectic of End-of-Life
Notice bibliographique
Résumé
The main focus of green IT campaigns and policy interventions in developing regions has been on efforts to counter the flows of e-waste coming from the West. This paper argues that while such interventions are necessary, they often fail to acknowledge the complexity of information-technological developments across the global South. Complementary narratives can uncover a more nuanced perception of the role played by second hand ICT equipment in development. E-waste is at first contextualized within the wider debate on the contested role of technology in post-development. Examples of the multi-dimensional role of technolog in development initiatives in Kenya are used to provide evidence of existing cultures of reuse and of their potential to inform and influence a shift in Western ICT consumption patterns, in line with contemporary debates on de-growth. Examples of alternative approaches to development in the context of ICT abound, and it's key to focus on those that have roots in the creation of value right where others would see only waste – translating the ethos of the grey economy in projects that reclaim economical and educational spaces.
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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 | 0,017 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,051 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».