Island platforms and the hyper-terrestrialisation of Singapore’s smart city-state
Notice bibliographique
Résumé
This paper foregrounds the importance of underlying territorial formations in realising a vision of the smart city. It argues that as a political technology of the state, territory should be understood as a platform upon which data works and the smart city unfolds. In this view, island territories – of which bordered city-states like Singapore provide paradigmatic examples – provide an integral, yet hitherto unexplored, component in the realisation of urban ‘smartness’. We illustrate these theoretical arguments through an analysis of how the territorial constraints that characterise Singapore’s island platform enable the state to accurately and effectively realise its vision of a smart city. As both an island city and a city-state, Singapore’s territory is a political technology that is just as important in realising the state’s vision of smartness as the adoption of digital technologies and the management of data. Drawing on 27 interviews with 31 architects of Singapore’s Smart Nation, we empirically explore the integration of data, city and territory through the platform; the ‘hardness’ of data and the ‘softness’ of the city; and the hyper-terrestrialisation of ‘smartness’ in Singapore. Overall, we demonstrate how the idea of territory as a platform provides a generative counterpoint to critiques of platform urbanism.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».