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Enregistrement W4387607056 · doi:10.1145/3584931.3611296

Environmental and Climate Justice in Computing

2023· article· en· W4387607056 sur OpenAlex
Olivia Doggett, Jen Liu, Ufuoma Ovienmhada, Samar Sabie, Sarah Gram, Laura J. Perovich, Matt Ratto, Robert Soden

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer-supported cooperative workClimate justiceEnvironmental justiceEconomic JusticeScholarshipPlan (archaeology)Action planPolitical sciencePublic relationsAction (physics)Engineering ethicsClimate changeSociologyEnvironmental ethicsEngineeringWork (physics)EcologyGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While climate change has been a longstanding concern of HCI and CSCW communities, this scholarship has rarely drawn attention to the well-documented pattern of minoritized and marginalized communities unfairly carrying the brunt of environmental burdens. Through this one-day remote workshop, we plan to critically extend how CSCW can support climate action by focusing on two social movements, environmental and climate justice, both of which aim to reduce environmental degradation and pursue sustainable communities without doing so at the expense of others. In this workshop, we aim to identify how CSCW and datafication have helped to uphold environmental or climate justice commitments or has been complicit in producing or maintaining environmental harms. We also plan to discuss and identify a CSCW research agenda addressing how to support climate justice principles and processes in designing technologies and systems. We hope that this workshop will help to initiate and foster a longer-term relationship with researchers, activists and practitioners who are engaging with or interested in climate justice in computing.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,393

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 GPT0,277
Écart entre enseignants0,259 · 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

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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