Book Review | The Smart Wife: Why Siri, Alexa, and Other Smart Home Devices Need a Feminist Reboot, by Yolande Strengers and Jenny Kennedy (MIT Press, 2020)
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.
Notice bibliographique
Résumé
Consumer AI is hella sexist-it's about time someone called it out.That's what Yolande Strengers and Jenny Kennedy's book The Smart Wife does, from Alexa being modeled on the 1950s housewife to sex robots designed to frame sex in unconsensual ways.The argument builds around the titular theory of the "smart wife."These devices, according to the authors, are actually designed to act as surrogate wives and to take on the domestic labor traditionally coded as wife work.With this design comes all the sexism embedded in the role of wife-asdomestic-servant, thereby remediating 1950s sexism for the digital age.Building on similar critiques such as Safiya Noble's Algorithms of Oppression (2018) and Jennifer Rhee's The Robotic Imaginary (2018), the authors' aim is "to develop smart wives that promote gender equity and diversity" (209).This feminist reading is an important step in the analysis of consumer AI, and the examples are insightful, thoroughly researched, and related with hilarious irony.Following the first introductory chapter, the next four chapters each take on a specific digital assistant as a case study to analyze domestic labor, robot gender, resource extraction, and sex, respectively.Chapter six turns towards humans to examine sexist behavior directed at feminized AI; while chapter seven continues this human focus to examine men and technology, particularly in terms of domestic abuse and surveillance.All these chapters are filled with a wealth of surprising examples, delivered in a humorous and compelling style.This impressive research makes the book worth reading, for anyone interested in critical analysis of AI.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle