MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285406095 · doi:10.5121/ijcses.2022.13301

Critique of the Necropolitical Economy of The Internet of Things: Brains, Biohacking, and Social Apartheid

2022· article· en· W4285406095 sur OpenAlexaff
Nathan M. Wiley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Computer Science & Engineering Survey · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical Innovations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocracySociologyInternet of ThingsGeopoliticsConvergence (economics)PoliticsTechnological convergenceScope (computer science)Political scienceEpistemologyComputer scienceEconomicsLawComputer securityPhilosophyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Science and technology are converging with centralized political and economic interests in research fields and industries such as neurology, weapons manufacturing, AI, biosurveillance, and human augmentation. This convergence is international in scope and entails a technoscientific intensification of anti-democratic governing procedures. It therefore poses an international challenge to democracy. In this paper, I critically survey diverse applications of a key governing procedure according to which this convergence is being engineered. I also highlight apposite features of the political/libidinal economy through which it operates. To do so, I merge Achille Mbembe’s analyses of necropolitics/necropower with Deleuze and Guattari’s diagrammatic analyses of paranoic-fascisizing procedures of unconscious social production, linking both to the IoT. With the latter established as a universal infrastructure, necropower deploys global and specific (in contrast to partial and nonspecific), anti-democratic integrative procedures in both scientific R&D and geopolitics to decode the human brain, hack biosystems, and engineer social apartheid.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Computer Science & Engineering SurveyMême sujetNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical InnovationsTravaux en français237 207