On data cultures and the prehistories of smart urbanism in “Africa’s Digital City”
Notice bibliographique
Résumé
Data is variably imagined and practiced according to values, behaviors, and norms fashioned over an extended temporal register, meaning data initiatives are not only influenced by contemporary technological and structural conditions, but also by the forces of history and culture. This claim is advanced by situating Cape Town’s smart city plans in a national historical context, highlighting how desires to be a “global city” driven by data, evidence, and openness come up against a data culture largely incompatible with these goals. A genealogy of South Africa’s politicized history of recordkeeping, biometrics, databases, and information sharing reveals the roots and legacy of an ambivalent data culture, which poses a considerable challenge to today’s data ambitions. Through this example, the paper makes two contributions to critical understandings of urban data. First, it advances the notion of data cultures – the values, behaviors, and norms ascribed to data by groups or organizations that together shape practices of data collection, management, use, and sharing. Second, it draws attention to the multi-scalar production of smart cities, when global data imaginaries meet national-scale characteristics at local places. These findings present a new lens for understanding the relative success or failure of (urban) data initiatives.
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 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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,049 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».