MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3203920965 · doi:10.1145/3460112.3471960

Opaque Obstacles: The Role of Stigma, Rumor, and Superstition in Limiting Women’s Access to Computing in Rural Bangladesh

2021· article· en· W3203920965 sur OpenAlexafffund
Sharifa Sultana, Ilan Mandel, Shaid Hasan, S. M. Raihanul Alam, Khandaker Reaz Mahmud, Zinnat Sultana, Syed Ishtiaque Ahmed

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésSuperstitionRumorLimitingStigma (botany)OpacityInternet privacySocial stigmaComputer scienceComputer securityPsychologyGeographyHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicinePsychiatryPolitical sciencePhysicsEngineeringPublic relationsVirologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marginalized communities’ access to and use of ICT have long been a concern in HCI4D and social computing. Many works in this domain have pointed out that the challenges to access to ICT often go beyond limited computing resources and skills and frequently include many other socio-cultural factors. In this paper, we report three of the factors that arose while studying rural Bangladeshi women’s access to ICT: stigma, rumor, and superstition. Through an eight-month-long mix-method study with 23 rural women in Jessore, we explored the forms of fear and resistance to use computing devices prevalent among this population, particularly among the women we studied. We report how their stigma, rumors and superstitions often entangled with each other and created a gender-specific resistance to women’s ICT use. This paper further discusses how this resistance was connected to a weak economy and insufficient legal and educational infrastructure in the rural community. We extend the discussion to implications for design, policy, patriarchy, and other social practices to address these human factors in HCI4D and social sustainability scholarship.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetICT in Developing CommunitiesTravaux en français237 207