The making of critical data center studies
Notice bibliographique
Résumé
In this article, the authors demonstrate how the data center has become a key site, object, and metaphor for interdisciplinary scholarship of the internet. While the data center is a fabrication of engineering, computer science, and cognate fields, it has been the critical gaze of scholars outside of those industries. Together, this scholarship has established the field of Critical Data Center Studies. Critiques of the data center – often thought of more generally as ‘internet infrastructure’, and more evocatively as ‘the cloud’ – have emerged from the social sciences, humanities, journalism, and the arts. The authors do this by answering questions about the current social, cultural, political, and environmental landscapes of the data center. Scrutiny of the foundational imaginaries of the internet, real estate deals by Big Tech, the industry’s enabling policies, their connections to energy and other public infrastructure – among many other factors – serves, at the very least, to situate the data center as a media object, as more than simply a material infrastructure, as more than data warehouse, and as more than ‘the cloud’. Further to this, the authors reflect on how the data center has been and continues to be studied, and why critical interventions have been so fruitful within a vast array of disciplines – from history and anthropology, to media studies, information studies, and science & technology studies – for shifting the focus from questions of infrastructural visibility to questions that weave together concerns of efficiency, policy, popular culture, and planetary devastation.
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 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 | 0,193 | 0,239 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,142 |
| Communication savante | 0,047 | 0,076 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».