MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384201097 · doi:10.1177/14614448231174525

The whole earth and apartheid: Media, peer-production, segregation

2023· article· en· W4384201097 sur OpenAlexfundno aff
Thomas Patrick Pringle

Notice bibliographique

RevueNew Media & Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of AlbertaBrown University
Mots-clésHistoriographyAgency (philosophy)New mediaReading (process)Media studiesSociologyDigital mediaCapital (architecture)Environmental historyPolitical scienceHistorySocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article revisits arguments in new media studies regarding how the Whole Earth Catalog and publications from the appropriate technology (AT) movement established models of networked media communication antecedent to peer-production. By emphasizing the agricultural pedagogy of back-to-the-land and rural developmental print-based communication networks, this article traces how a group of White, educated South African environmentalists, the Environmental and Development Agency (EDA), produced humanitarian AT manuals to circulate in the segregated areas of apartheid in the late 1970s and early 1980s. Reading together archival materials with Stuart Hall’s theoretical response to the historiography of imperialism and land dispossession in South Africa, Pringle argues that EDA’s print-based media communication network enacted a cultural effort consistent with what would become peer-production, and that this case study is instructive for contemporary critiques of capital-intensive digital agriculture in postcolonial contexts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNew Media & SocietyMême sujetICT Impact and PoliciesTravaux en français237 207