MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307962390 · doi:10.5281/zenodo.7272288

Data for the Night: Digital Rights, Trust, and Responsible Engagement with Data in 24-Hour Cities

2022· paratext· en· W4307962390 sur OpenAlexaboutno aff
Jhessica Reia

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typeparatext
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceInternet privacyBusinessComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of a field called “Night Studies” over the last 15 years brought to light a much-needed approach to how urban governance is applied to the 24-hour cycle. The urban night is a complex ecosystem encompassing policies and data related to mobility, healthcare, media, culture, entertainment, service industries, and much more. The closing down of the nighttime economy was one of the first and most dramatic social effects of the COVID-19 pandemic’s arrival in the West, following a decade in which the night of cities was a significant focus of interest from several quarters. These included city administrators and urban planners, data activists, institutions in the cultural field, and scholars engaged in measuring, understanding, and evaluating the night. Even if the increasing datafication of urban spaces has impacted the city after dark, this aspect of urban life is rarely addressed by the overlapping debate of data and policy beyond public lighting and surveillance in smart cities. While certain cities rely heavily on big data to understand and manage their territories in real-time, the lack of open data to comprehend the night is still an issue. For years, discussions of the night have happened in isolation from discussions of data policy and various forms of urban intelligence. The lack of data focusing specifically on the nighttime economy, and broader analyses of the impact of a smart city agenda beyond daylight, leave stakeholders – municipal governments, small business owners, neighbourhood associations, night-shifters, advocates, and communities – navigating challenging circumstances without essential information. It is worth highlighting that the night is also a space for various marginalized communities whose exposure through open datasets and thoughtless policies might cause harm to its members, notably unhoused people, sex workers, queer communities, and undocumented immigrants. Keeping in mind the ethical issues that arise when using data – and considering the possibilities of self-determination to build trust between different stakeholders while incorporating civic engagement into this agenda – this paper presents an applied approach to urban data policies for the 24-hour city. The three main questions are 1) How does the lack of access to consistent data about the nighttime ecosystem affect policymaking, urban governance, and citizen-centred data interactions?; 2) What are the harmful practices in data collection, publishing and assessment concerning digital rights and who are they harming?; 3) How would an agenda for responsible, trustful and ethical engagement with policy data interactions for the night look like? This paper is based on both a three-year applied research project that aimed to understand responsible data science practices for the night in Montreal (Canada) and two years of experience as a member of the MTL 24/24 Night Council in the same city.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0060,013
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,200 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetPrivacy, Security, and Data ProtectionTravaux en français237 207