Trickster Fiddles with Informatics: The Social Impact of Technological Marketing Schemes
Notice bibliographique
Résumé
"Information is power if and only if you have the knowledge to know what it means, the will to use it, the ability to apply it, and access to a channel of communication" [1]. We see this in current fields of research as varied as Marketing, Philosophy, and Communications Studies, and in current issues about who owns and controls technology. But a character from a far older tradition helps explain many problems in society today with technology: Trickster, the mythical character who confuses fact with fiction, makes good use of Technoism, a term coined by Davis [2] in 1999 to denote suppressed skepticism and blind compliance with the chaotic and uncontrolled progression of technology in our lives that leads to a dangerous split between the "haves" and "have-nots" of the technology world. This paper will discuss the use of Technoism to give the public and users of technology a false sense of power and control over their lives when in fact they are being duped into a financially motivated campaign of consumer exploitation. The paper makes some recommendations for establishing a conscience in the use of technology.
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,040 |
| Communication savante | 0,018 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».