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Enregistrement W4362672534 · doi:10.28968/cftt.v9i1.37014

Memories and Motherhood in the Rhythms of Ugandan Computing

2023· article· en· W4362672534 sur OpenAlexaff
Kerry Holden, Matthew Harsh, Ravtosh Bal

Notice bibliographique

RevueCatalyst Feminism Theory Technoscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésRealmFutures contractSociologyCoping (psychology)PovertyEthnographyFutures studiesGender studiesPolitical sciencePsychologyComputer scienceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on ethnographic research in the computing communities of Ugandan universities, we advance a feminist and decolonial critique of the dominant chronopolitics of globalizing technologies. Our analysis starts with participants recounting their childhood memories of growing up in rural poverty under the shadow of rebellion wars. We show how the future promises of computing make sense in reference to this past. The same chronopolitics of pitching the past against the future is used by the global computing and donor development industry, and Uganda’s governing regime, which disguises the symbolic and physical violence of the evacuated present. In coping with the precarities of the present, we show how female computing researchers build enduring “near futures” through work that corresponds to the historical and symbolic role of Ugandan women in the domestic realm. And yet the chronopolitics of global computing syncopates with that of “near futures.” Women’s communal roles are written into computing and computing is made possible and doable in Uganda through the gendered logics of care practised in the present. The paper thus contributes to an expanding literature on computing in Africa, by providing a temporal analysis that recognizes women’s roles in more substantive ways.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,019
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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