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Enregistrement W4281686198 · doi:10.3233/ip-211536

Power in the modern ‘surveillance society’: From theory to methodology <sup/>

2022· article· en· W4281686198 sur OpenAlexaff
Catharina Rudschies

Notice bibliographique

RevueInformation Polity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Security and Public Health
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésHierarchyRendering (computer graphics)Perspective (graphical)Power (physics)Computer scienceSociologyManagement sciencePolitical scienceData scienceLawArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid expansion of new Information and Communication Technologies has improved the possibilities for surveillance, rendering modern society a ‘surveillance society’ (Lyon, 2006). Surveillance practices today comprise a myriad of actors. However, relations between different groups of “observers” and “observed” and their respective impact on the form of surveillance are not yet sufficiently considered. Furthermore, methodologies are missing “to look beyond abstract theory” (Galič et al., 2017, p. 34). This paper proposes theoretical considerations as well as a methodological framework by taking a meso-level perspective and by incorporating the examination of power relations in surveillance systems. It is argued that contemporary surveillance structures encompass hierarchies, albeit not in a traditional unidirectional manner. Furthermore, a first attempt is made to provide a methodological framework that helps to analyse the power relationships between diverse actors that emerge due to differences in capabilities to observe and hide. Based on a number of specified indicators, the framework aims to assist in understanding how power is distributed and in how far actors and their position within the hierarchy determine the form of surveillance and the impact it can take.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0040,054
Communication savante0,0150,016
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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