MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385352425 · doi:10.1093/cjres/rsad006

Surveillance and the power of platforms

2023· article· en· W4385352425 sur OpenAlexaff
David Lyon

Notice bibliographique

RevueCambridge Journal of Regions Economy and Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecarityResistance (ecology)PoliticsRaising (metalworking)CapitalismPower (physics)sortGovernment (linguistics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessComputer securityPublic relationsPolitical economyPolitical scienceComputer scienceMarket economyEconomicsEngineeringLawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is a truism that the power of platform companies rests, among other things, on their capacity to engage in surveillance. Their existence depends on the acquisition and analysis of data, which fuels their movement, that is steered by algorithms. Surveillance capitalism, usually instantiated in the activities of platform companies, expanded even more markedly during the COVID-19 pandemic. Platforms have ambiguous relations with already existing corporations and government agencies, often leading to tension and conflict. Also, surveillance enabled by the massive datasets used by platforms does not have uniform outcomes. Its operations sort populations into categories, enabling differential treatment, which may be experienced negatively by some vulnerable groups. This includes groups experiencing precarity, and in particular places. An emergent kind of power is visible in surveillance-dependent platform companies, raising critical questions of political resistance and legal regulation.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge Journal of Regions Economy and SocietyMême sujetDigital Economy and Work TransformationTravaux en français237 207