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Enregistrement W3186169499 · doi:10.1111/criq.12613

On Data, Media, and the Deconstruction of the Administrative State

2021· article· en· W3186169499 sur OpenAlexaboutno aff
Lee Grieveson

Notice bibliographique

RevueCritical Quarterly · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical and Economic history of UK and US
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeconstruction (building)State (computer science)SociologyComputer scienceEngineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On Data, Media, and the Deconstruction of the Administrative StateI shall start with some belated and limited conclusions.1 In elections in the United Kingdom and the United States in 2016, an unstable bloc of militant liberals and neo-fascists fashioned new media and data practices to smash existing political norms and institutions in order to restructure reality, 'deconstruct the administrative state', and further hollow out democracy and de-regulate capital. 2 Ongoing press, parliamentary, congressional, and legal investigations on both sides of the Atlantic broadly reveal that political actors re-worked the recently established practices of 'surveillance capitalism' to marry the data produced by people in their interactions with social media and the Internet to 'psychographic messaging' designed to influence their thoughts and actions.3 Commercial procedures of data surveillance such as those integral to the business model of entities like credit-rating agency Experian (1996) and multinational search and social media corporations like Google (1999) and Facebook (2004) were supplemented by governmental practices of mass data surveillance such as the PRISM programme from 2007 as part of the expansion of 'exceptional' state practices in the ongoing 'War on Terror'. 4 In the early 2000s, hybrid governmental/ commercial consulting institutions began meshing data surveillance with what one of the British entities close to the centre of this history -Strategic Communication Laboratories (SCL)called 'influence operations'.5 SCL deployed this data/media complex in elections and referendum campaigns across the world, including Australia, Brazil, Gambia, Ghana, Indonesia, Kenya, Nigeria, Philippines, Thailand, and elsewhere.6 Cambridge Analytica, much in the news across 2018, grew out of SCL and built on data harvested from the data Facebook sells access to (and public data sets such as censuses, credit reports, insurance data, and so on) to construct psychological profiles of populations for political campaigns in the United States and the United Kingdom to develop a near-personalized propaganda system using digital screen media to influence political attitudes and conduct.7

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0110,043
Communication savante0,0230,026
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0080,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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