Taxis vs. Uber: Courts, Markets, and Technology in Buenos Aires, by Juan Manuel del Nido
Notice bibliographique
Résumé
acques Rancière views politics as an arrangement to deal with differences within a common place (Rancière 2000).Therefore, politics is not a place of agreements.On the contrary, a healthy political situation is one in which people debate, show discomfort, and refute each other.In this "distribution of sensible," Rancière argues that there are relations between shared sceneries and the division of exclusive parts.This distribution includes how people engage with legislation, institutions, other people, and situations they may face.Politics is thus a social experience.However, there are situations where political engagement does not occur, even as public debate rages.In Taxis vs. Uber, Juan del Nido discusses how the population of the autonomous city of Buenos Aires engaged in post-political reasoning when a debate about Uber began in the Argentinean capital in 2016.The book draws on ethnographic fieldwork in Buenos Aires between July 2015 and August 2016 and again in 2017.While most of the people this ethnography is about are middle class, it is not a study of the middle class so much as a study of the kind of thinking del Nido encountered among people who fit a certain socioeconomic definition of the middle class.The political context presented in Taxi vs. Uber concerns the arrival of Uber-a global multinational corporation that offers shared rides-to Buenos Aires, where taxi drivers had an "alleged" monopoly on transportation in the city.Against this backdrop, del Nido discusses how a myriad of moralities (such as choice, freedom, and competition) are mobilized by the subjects interested in these issues.Ultimately, this debate could be reduced to a simple question: What do people want?Taxis or Uber?However, reducing a complex discussion
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».