Interstitiality in the smart city: More than top-down and bottom-up smartness
Notice bibliographique
Résumé
The critical research agenda on smart cities has tended to assume a largely top-down orientation in which powerful actors like the state and corporations enact programmes to embed Information & Communication Technologies (ICT) in the urban landscape. Because of the way research has framed this relation of power, the dominant response has been to seek social justice by either contesting these top-down exercises of (digital) power or by reconceptualising the smart city 'from below'. In this paper, we join a growing chorus of voices recognising the importance of interstitial actors that influence the ways in which the smart city manifests. We draw on a five-year ongoing study in Calgary, Alberta, to examine two actor groups that are, properly, neither top-down nor bottom-up, but play an important role in envisioning, implementing and contesting how 'smartness' is framed. The first set of actors, situated between the top and bottom of the smart city hierarchy, are most prominently community associations, non-profit organisations and ad-hoc task groups. The second group is comprised of groups with different digital practices, whose spectre of marginalisation influences how digital systems are articulated and pursued. These actors strategically move between different interstices in order to enact particular kinds of political influence, and often influence smart cities by virtue of their absence, profoundly impacting urban political geographies of smartness.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,060 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».