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Enregistrement W4225133283 · doi:10.1080/02723638.2022.2049096

On data cultures and the prehistories of smart urbanism in “Africa’s Digital City”

2022· article· en· W4225133283 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueUrban Geography · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Cities and Technologies
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of the Witwatersrand, JohannesburgNational Research Foundation
Mots-clésUrbanismContext (archaeology)SociologyOpenness to experienceSmart cityData sharingMeaning (existential)Political sciencePolitical economyGeographyEpistemologyInternet privacyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,170 · 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