Data and Technological Spatial Politics
Notice bibliographique
Résumé
The chapter traces the contested politics of data, shifting scales from the transnational to the national and local levels: from questions of the (extra-)territoriality of data, the role of jurisdictions and contested ‘technical territories’ to the concrete lived spaces where data are produced, stored, and circulated. The different contributions thus zoom in from global geopolitical struggles over digital sovereignty and hegemony over data infrastructure to local contestations over subsea cable networks and landing stations, data centres, as well as neighbourhood gentrification driven by AI-development. This multiscalar approach to data politics aims to emphasize the tensions between the abstract global logics of data circulation and the local realities of data, between historical state and corporate projects of extending data territories as a form of ‘domination’, and the localized effects of such projects, including gentrification, expropriation, and the colonial erasure of local knowledges and sovereignty. At the micro level, several of the contributors to this volume explore community activism through a case study of Montreal, where local activists oppose processes of gentrification and displacement driven by an emerging AI ecosystem meant to boost Canada’s innovation and platform economies. We home in on instances of community mapping that produce data in a fair and equitable way; data that empower communities to resist gentrification and expropriation and to support situated knowledges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».