City in Code: The Politics of Urban Modeling in the Age of Big Data
Notice bibliographique
Résumé
A model is "any representation or concept that helps us to understand the world whenever common sense or direct observations are inadequate." Common sense and direct observation often prove inadequate to the complexities of the twenty-first-century cities. Thus, models abound in urban life and governance. However, a model is not only a tool for control but a way of defining a situation. Framing the city so as to render it susceptible to interpretation and intervention is an exercise not merely with scientific or technological value but with rhetorical power. The tradition of comprehensive urban models, beginning with the advent of computers and culminating in the self-analyzing "smart city," I argue, sidelines this rhetorical power in favor of a tone of scientific authority that, while justifiable in technical domains, does not legitimately scale to the level of a political community. Making good on the civic potential of Big Data thus requires recontextualizing properly scientific enterprises within an adequate political philosophy of the city, allowing for the construction of cultural urban models that set human freedom at the core of its inner workings.
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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 | 0,023 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,037 |
| Communication savante | 0,024 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».