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Enregistrement W4391182669 · doi:10.1386/jucs_00071_1

The sociality of driverless cars in Life on Wheels

2023· article· en· W4391182669 sur OpenAlexaff
Nasim Naghavi, Carmela Cucuzzella

Notice bibliographique

RevueJournal of Urban Cultural Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHuman Mobility and Location-Based Analysis
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocialityAeronauticsEngineeringEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ubiquity of automobiles has made it so that a considerable amount of space is devoted to them in cities. In the past, urban scholars considered these car-dedicated spaces to be ‘non-places’ that hindered place attachment and social life in cities. This article investigates new place-making efforts in these spaces by examining the documentary film Life on Wheels that offers alternatives. Within the ‘new mobility paradigm’, social space is considered an assemblage of social interactions, objects (e.g. technologies), geographical locations, emplacements and communication networks. Through the analysis of the film, this article investigates the social opportunities and challenges that driverless cars may bring to the urban space. More specifically, in this article, the film shows that the technoscape of driverless cars can direct the city towards a shift in socio-spatial urban design and planning. A profound analytical reading illuminates the need for further social development of this technology. While the technoscape of driverless cars in the current state is in its infancy, its produced social space is yet to be scrutinized; However, at this stage of technology development, the film shows that the driverless environment can help us work towards a new way of understanding mobility spaces and their socio-technological characteristics. This article identifies the social urbanism in car-dedicated spaces projected in films and how this social urbanism can be attainable via new technologies or a transformational shift in mobility.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
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