Critical data studies with Latin America: Theorizing beyond data colonialism
Notice bibliographique
Résumé
The article aims to theorize about critical data studies with Latin America beyond the framework of data colonialism, arguing that the long history of social thought in the region can contribute to a more nuanced understanding of the datafication. It discusses views around dependence, oppressions, and liberation, debating how Latin American authors can be useful for current critical data studies, in a more nuanced and complex vision. It presents the theoretical contributions of Lelia Gonzalez, dependency theorists and Enrique Dussel. Dependency theorists criticize evolutionary frameworks of development and can contribute to discussions around data sovereignty and overexploitation of labor. Gonzalez contributes to a complex vision of Amefrica Ladina, articulating multiple forms of oppression. Enrique Dussel presents a theory of technology considering totality and proposes an ethics of liberation that can be related to alternatives toward data justice and data commons. All theoretical frameworks contribute to thinking about datafication with Latin America not as an isolated phenomenon, but in relation to other countries in the world, and as an analytical key for the construction of alternatives. All perspectives are related to current debates on critical data studies and can make an important contribution to the construction of critical theories about data that consider Latin America also as a site of knowledge production.
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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 | 0,049 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,105 |
| Communication savante | 0,022 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».