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Enregistrement W3215203669 · doi:10.15353/joci.v17i.3576

Planning to maintain the status quo? A comparative study of digital equity plans of four large US cities

2021· article· en· W3215203669 sur OpenAlexvenueno aff
Caroline Stratton

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Community Informatics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)Status quoPolitical sciencePublic relationsPublic economicsBusinessPublic administrationSociologyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term digital equity is at the forefront of municipal government planning to mitigate digital equity. Digital equity signifies a desired future to be achieved, yet its meaning is not well-established. As such, planning for digital equity offers an opportunity for new discursive construction. This study examines how municipal governments have constructed the concept of digital equity through textual evidence, the digital equity plans of Kansas City, MO, Portland, OR, San Francisco, CA, and Seattle, WA. Adopting an approach from critical discourse studies, comparative analysis of the texts demonstrates how digital equity plans conceive of digital equity, characterize current problematic circumstances, and prescribe actions to make change. The plans have strikingly little to say about why digital inequality has emerged, yet they prescribe actions that indicate a more complex understanding of the problem than they articulate. The dynamics of policy diffusion suggest that the work of early adopters will influence other municipalities to create similar plans. Thus, the current moment is ripe for scholars to influence municipal planning for digital equity and participate in its discursive construction in both academic research and policymaking circles.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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