The Digital Equity Leadership Lab (DELL)
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the Digital Equity Leadership Lab in Baltimore, Maryland as a case study of community leadership development to promote digital equity and justice. While several studies of community leadership development exist, few are focused on its role in promoting digital equity and justice. This case study attempts to address this gap in the scholarly literature through the following research question: How might DELL serve as a community-based leadership training model to develop the next wave of digital equity leaders? Through our analysis of interviews with community leaders, outside experts, and community foundation staff, we discovered the following three main findings: (1) bringing national policymakers and advocates together with community leaders is powerful and transformative; (2) digital inequality is a social, not a technological problem; and (3) community leaders need access to a shared platform and to each other to create change. These findings suggest that community leaders can benefit from seeing their work within a digital equity ecosystems framework, which calls attention to the importance the interactions that exist among individuals, populations, communities, and their broader sociotechnical environments that all shape the work to promote more equitable access to technology and social and racial justice. This case study report concludes with recommendations for community leaders, including community foundations, working to uncover systemic discrimination shaping digital inequality today to advance digital equity and justice.
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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 | 0,011 | 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 | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».